神经网络如何根据训练样本修改其行为？人工神经网络的预训练和微调有什么区别？
问：神经网络如何根据训练样本修改其行为？
答：神经网络通过称为训练或学习的过程来改变其行为。此过程涉及调整网络连接的权重和偏差，以提高其准确预测或分类的能力。
这是其工作原理的简化解释：
1.初始化：最初，网络中的权重和偏差被设置为随机值。
2.前向传递：网络接受一个输入（或一批输入）并通过其各层对其进行处理。神经元之间的每个连接都分配有一个权重，每个神经元都有一个相关的偏差。输入加上偏差的加权和通过一个激活函数，它引入了非线性。
3.计算误差：将网络的输出与目标（期望输出）进行比较。计算预测输出与实际目标之间的差异。这就是错误。
4.反向传播：这是学习过程的核心。误差通过网络向后传播。算法计算每个权重对误差的贡献程度，并相应地进行调整。
5.更新权重：权重朝减少误差的方向更新。这通常是使用随机梯度下降 (SGD) 等优化算法来完成的。学习率控制权重更新期间采取的步长，是一个重要参数。
6.重复：使用不同的训练示例，重复步骤 2 到 5 多次迭代或 epoch。
随着时间的推移，这个过程会微调网络的权重和偏差，以最大限度地减少训练数据的误差。这使得网络能够对新的、未见过的数据进行概括并做出准确的预测。
值得注意的是，训练神经网络的过程可能需要大量计算，并且可能需要大量数据集。此外，人们还开发了各种技术和架构来提高学习过程的效率和有效性，包括不同的激活函数、正则化方法和高级优化算法。
问：神经网络会改变人工智能吗？
答：是的，神经网络已经在改变人工智能 (AI)。它们被用来开发新的人工智能应用程序，这些应用程序比以往任何时候都更强大、更通用。
神经网络的灵感来自于人脑。它们由互连的节点组成，这些节点一起工作来处理信息。这使得它们非常适合需要模式识别和决策的任务。
问：人工神经网络的预训练和微调有什么区别？
答：预训练和微调是用于训练人工神经网络 (ANN) 的两种方法。两者之间的主要区别在于，预训练侧重于训练深度神经网络的各个组件，而微调侧重于针对特定任务优化整个网络。
预训练是指从较低层开始向上，逐层训练深度神经网络的过程。较低层使用自动编码器等无监督学习算法进行训练，以便从输入数据中提取有意义的特征。一旦较低层经过训练，网络的权重就会被冻结，并使用监督学习算法（例如反向传播）对特定任务的数据进行训练。这个过程可以帮助网络学习更多有意义的特征，提高网络的整体性能。
另一方面，微调是指针对特定任务微调整个神经网络的过程。这通常是通过根据特定任务的数据训练网络并调整网络参数以优化其性能来完成的。当可用的特定任务数据数量有限时，微调可能很有用，因为它允许网络利用从预训练中获得的知识来更好地执行特定任务。
总之，当有大量可用于训练的数据时，预训练对于深度神经网络来说是一种有用的技术，而当可用的特定任务数据数量有限时，微调是一种有用的技术。预训练和微调都是深度学习的重要组成部分，用于提高人工神经网络在各种任务上的性能。
问：AI 中的微调是什么？
答：人工智能中的微调，特别是在机器学习的背景下，是指采用预先训练的模型并在较小的特定领域数据集上进一步训练它以使其适应特定任务或问题的过程。微调利用预训练模型捕获的知识，该模型已经从大型数据集中学习了有价值的特征，并对其进行定制以在更窄或更具体的任务上表现良好。
微调过程通常涉及以下步骤：
预训练模型选择：选择已在相关任务或数据集上训练过的预训练模型。该模型作为起点，捕获可转移到新任务的一般特征。
顶层的修改：删除或修改预训练模型的最后层，这些层通常负责特定于任务的分类。这些层将被适合目标任务的新层替换。
知识转移：冻结预训练模型较低层的权重，防止它们在微调过程中更新。这保留了从原始数据集中学到的一般特征。
对特定领域数据进行训练：使用特定于目标任务的较小数据集来训练修改后的模型。该数据集可能没有原始训练数据集那么大，但它是针对当前问题量身定制的。
微调参数：调整训练过程的超参数，例如学习率和批量大小，以确保模型有效适应新任务。
验证和评估：监控模型在验证数据集上的性能，以确定何时停止训练。在单独的测试数据集上评估模型的性能以评估其有效性。
问：应用神经网络集成是否太过分了？
答：绝对不！至少不总是如此。我现在正在做。在我的问题中，我有一个 384x256 图像，我需要提取一些非常复杂的运动信息（3D 图像经过非刚性变形，然后投影为 2D，并使用它来重建 3D 图像）。CNN 对于大多数图像数据都很有用，但步幅和池化之类的东西会丢失大量运动数据。相反，我将图像分成 96 个 32x32 的块，并在每个块上训练一个简单的网络。然后我在此基础上应用线性模型，而不是简单地平均，因为补丁是相邻的，因此会产生相关误差。
平均而言，单个补丁往往表现得相当好，但有时可能会表现不佳。通过使用其中 96 个的集合，我将平均错误率从大约 10% 降低到低于 0.5%。
好吧，我想这是不同的，因为我的网络运行在不同的数据上，但即便如此，这个概念是有效的。
更一般地说，您可能会发现，通过使用更浅、更快的网络集合，您可以获得与更深、更复杂的网络相同的预测能力。它还极大地有助于防止过度拟合。它类似于决策树的随机森林。
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