深度学习的原理是多层神经网络的拟合，那这么多层的神经网络分别都是干什么的？
2024-04-18 阅读 11
深度学习中的多层神经网络每一层都有不同的功能和作用。通常来说，神经网络的不同层可以被分为以下几种类型：
1. 输入层（Input Layer）：接收原始数据的输入，如图像、文本等。
2. 隐藏层（Hidden Layers）：这些层是网络中的中间层，负责对输入数据进行特征提取和转换。隐藏层的数量和节点数决定了网络的深度和宽度。
3. 输出层（Output Layer）：输出层接收来自隐藏层的特征表示，并生成网络的最终输出，如分类结果、回归值等。
在训练过程中，每一层的神经元都通过学习算法（如反向传播）来调整权重，以最小化损失函数。通过多层神经网络的组合，网络可以学习到更加复杂和抽象的特征表示，从而提高模型的性能和泛化能力。每一层的神经元都在不同层次上对数据进行处理和转换，最终实现对复杂数据模式的学习和预测。
更新于 2024年11月21日
