李沐深度学习-ch05_深度学习实验结果后面的正负多少多少是方差吗

10.多层感知机MLP

最早的一个人工智能算法（简单二分类）

训练感知机时相当于做异或判断，如果yi真实值与利用wi和bi计算值异号，则不断更新w和b。

相当于一个批量大小为1的梯度下降，其中的loss函数计算方式可以理解为，当分类正确时y<w,x>是正值，则loss为0了，否则分类不正确loss不为0。

总结：

• 感知机是一个二分类模型，是最早的AI模型之一。
• 它的求解算法等价于使用批量大小为1的梯度下降。
• 它不能拟合XOR函数，导致的第一次AI寒冬。（后来发现可以使用多层感知机及逆行拟合）

神经网络中为什么需要使用激活函数？

如果不用激活函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，这种情况就是最原始的感知机（Perceptron）。如果使用的话，激活函数给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数，这样神经网络就可以应用到众多的非线性模型中。**如果不使用激活函数的话，虽然我们使用了隐藏层，但是实际还是一个单元神经，所以我们需要使用激活函数。**层中每少一个激活就相当于少一层。

具体详细内容可见如下博客：
https://blog.csdn.net/Fhujinwu/article/details/108665953

一般来说对于隐藏层中每层的个数应该是先大后小的，不能让隐藏层先经过少的隐藏层再进入多数量的隐藏层，因为如果先把把个数缩小的话会损失很多信息。

多层感知机总结：

• 多层感知机使用隐藏层和激活函数来得到非线性模型
• 常用激活函数是Sigmoid，TanhReLU
• 使用Softmax来处理多分类问题
• 超参数为隐藏层数，和各个隐藏层大小

nn.Sequential和nn.Module区别与选择

即李沐使用的nn.Sequential和小土堆使用的nn.Module的区别如下：
https://blog.csdn.net/ftimes/article/details/105100522

11.模型选择和欠拟合、过拟合

**训练误差：**模型在训练数据上的误差
**泛化误差：**模型在新数据上的误差
**验证数据集：**用来评估模型好坏的数据集
**测试数据集：**只用一次的数据集，即最后打分的数据集
非大数据集上通常使用K-折交叉验证

模型容量
拟合各种函数的能力
低容量的模型难以拟合训练数据
高通量的模型可以记住所有的训练数据

估计同类算法模型的容量的两个因素
参数的个数
参数的选择范围

数据复杂度的多个因素：
样本个数
每个样本的元素个数
时间、空间结构
多样性
…

12.权重衰退

控制模型的容量：使用均方范数作为硬性限制
通过限制参数值的选择范围来控制模型容量

总结：
1.权重衰退通过L2正则项使得模型参数不会过大，从而控制模型复杂度
2.正则项权重lamda是控制模型复杂度的超参数

13.丢弃法（dropout）

动机：
一个好的模型需要对输入数据的扰动鲁棒

dropout需要在层中间加入噪音，这个噪音是随机的。
但是需要无偏差的加入噪音，保证原来数据的期望不变
可以得到以下Xi公式：

丢弃法（dropout）使用方法：
通常将丢弃法作用在隐藏全连接的输出上

训练步骤：
1.首先获得第一层的数据h
2.使用dropout获得h’
3.下一层的输如则为h’
（如图所示，左边为正常结构，右边是使用了dropout方法，少了两个神经元，是由于dropout的作用丢弃了）

总结：
1.丢弃法将一些输出项随机置0来控制模型复杂度
2.常作用在多层感知机的隐藏层输出上
3.丢弃概率是控制模型复杂度的超参数