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云云不竭反復統一歷程，到達改良的方法，就叫做“迭代”。只需我們的神經收集設想的沒成績，終極，就能夠精確辨認出人類。如今最先輩的算法，曾經能夠到達各類情況下98%以上的準確率了！這全部歷程就叫做“鍛煉”。我們用來鍛煉它的圖片和每張圖片對應的標簽，就叫做“鍛煉集”。普通引見野生智能文章到這里就不會再往深里說了，假如持續往下看，你對野生智能的理解就會遠遠99.99%的人類。以是，你做好籌辦成為磚家了嗎？起首，各人最獵奇的該當是：法式究竟怎樣調解權重的？這個被稱作“反向傳布”的歷程是如許的：在每次鍛煉中，我們都要肯定法式給出的結論錯的有多遠。我們曾經說過，法式的推測和謎底都能夠轉化為數值，把一切的錯的平方都加起來，再均勻一下，就獲得一個“喪失函數”。喪失函數固然越小越好，這代表我們的神經收集更兇猛。我們一開端能夠在山頂，這意味著“喪失”出格大，以是我們要盡快下山止損。怎樣做呢？一種最經常使用的也很有用的法子就是，永久挑選最陡的道路，如許很簡單就會抵達某個山谷。當喪失函數到達某個最小值，不怎樣變革了，就闡明鍛煉差未幾了。這類辦法就被叫做“梯度降落”。詳細而言，實在就是求導數：看到這個公式有無一點想瓦解的覺得？假如還沒有完全瓦解，就略微注釋一下吧：這個式子的意義就是，把某個權重削減這么多，喪失函數對響應權重的偏導數乘以α。至于怎樣求這個偏導數的數值……你肯定你真的想曉得？而這個α呢，也很主要，叫做“進修速度”。它的意義是：發明毛病以后，改動的幅度太大或太小都欠好。好比學開車，轉彎至于改的幅度（系數）多大最好，這就要靠悟了。好吧，說了這么難的工具，再來點八卦吧。為啥要讓野生智能殺那末多猩猩、海豚、蜥蜴？由于假如沒有這些負樣本，野生智能順手一抓都是對的。如許，就不存在進修和積聚經歷（調解權重）的歷程，也不會有在理想天下中真正找到人臉的才能。不要被那些所謂野生智能專家神神鬼鬼的術語所利誘，實在野生神經收集的有監視進修的全部歷程，不過就是在做主動化的回歸闡發而已。從最簡樸的一元線性回歸到多元非線性回歸，就是愈來愈看起來愈來愈智能的歷程。野生智能的專家也是這么按部就班把握機械進修的。最初，假如你能對峙到這里，祝賀，你曾經成為半個機械進修的專家了！ 

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