（笔记）深度学习基本概念理解01

前言：免得笔记丢失，把以前做的笔记都放到博客上面好了。

什么是深度学习模型？

深度学习模型是通过大量数据学习，找到一定规律，从而能够对新的进行预测。
（这种规律：通过模型架构+调参得到)

深度学习步骤

1.初始化一个模型（参数可随机取）+带标签的训练集和测试集（验证集）。
2.训练集带入模型得到结果。
3.得到的结果和真实结果做比较，其中的差距就是损失。
4.通过多个epoch，使得每一次参数朝损失最小的方向优化。
最终得到较好的模型。

呵呵，概念什么的都是弱鸡，直接实战写一下，全明白了。