深度学习框架

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深度学习开发万能公式

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①　问题定义
②　Paddle.vision.datasets（内置数据集）
③　模型的网络设计和开发
④　模型封装+模型配置+fit
⑤　Evaluate+predict
⑥　Save 保存+使用预测引擎部署 paddleSlim

模型的网络设计和开发：

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激活函数：

作用：
神经元权重和偏差部分计算得到线性函数+激活函数=非线性函数（任意函数）
激活函数（线性函数）=非线性函数
如果神经网络只有线性，那么不论有多少隐层，有多少神经元，最终还是线性的。
多层神经网络也就可以转化为一层了，多层和一层的表达能力是一致的
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任何复杂的函数都可以由一个常量加一堆sigmoid函数模拟出来
更复杂的函数就会对应更多的隐层和神经元
Sigmoid、Relu、Tanh：
(1) Sigmoid：任何复杂的函数都可以由一个常量加一堆sigmoid函数模拟出来，大多用在当输入数据的特征相差不明显的时候，梯度消失或梯度爆炸
(2)Tanh：大多用在当输入数据的特征相差明显的时候，梯度消失或梯度爆炸
(3)Relu: 优点：得到的SGD（梯度下降）的收敛速度会比 sigmoid/tanh 快很多。ReLU梯度为1，只有一边有饱和的问题，因此其梯度能在深度网络中传递。解决梯度消失（每次求导的值都相同）和梯度爆炸的问题，被广泛应用在深度学习中。ReLU同时引入了稀疏的特性（人类在判断问题时，往往会直接去掉一大部分的无用信息），ReLU完全把小于0的项全部取0。ReLU并非线性，它是分段函数，效果类似于划分和折叠空间。当网络层数少的时候，几根线肯定只能线性分割，但是当网络深了以后，就出现了很多很多分割线，曲线可以近似多段直线，因此，网络深的时候，直线也可以进行曲线分割。
缺点：ReLU的输入值为负的时候，输出始终为0，其一阶导数也始终为0，这样会导致神经元不能更新参数，也就是神经元不学习了，这种现象叫做“Dead Neuron”。假如learning rate 很大，很有可能网络中的40%的神经元都”dead”了。

学习博文：https://blog.csdn.net/zhaohongfei_358/article/details/123056206
https://blog.csdn.net/a6333230/article/details/80887062
激活函数是对向量中的每一个值进行计算，得到的结果再组装成向量

几个数据参数：

batch_size、enpochs
假设训练集一共60000个样本
batch_size=64 每一步step扔进去64个数据，60000个样本就需要执行至少938步，
enpochs=10 一个enpochs代表完成一次前向计算和反向传播，等于10代表执行10次前向计算和反向传播，每个enpochs里要完成938步的输入数据计算
enpochs太少会导致欠拟合，太多会导致过拟合
验证一下，多个enpoch的前面是不是跟少的是重复的？
不可能，肯定会有一些差距，loss从一开始就会不一样

神经网络的输出

Linear output
y = wTh+b
线性的输出层，通常用于回归问题，输出一个连续的具体的一个值
Sigmoid
y = f(wT+b)
For binary classification
y for one class
1-y for another
利用sigmoid将输出的那个值压到0-1这个区间内
Softmax
解决多分类的问题，判断有多少个分类就有多少个输出
先用指数函数将每个输出的值映射为一个正数，最后除以所有输出值的和，使得所有输出层的值加起来为1，得到的就类似于一个概率分布