神经网络构建图解

步骤 1：构建输入层
输入层是神经网络接收外部数据的入口点。
每个神经元对应输入特征的一个值。
步骤 2：构建隐藏层
隐藏层是在输入层和输出层之间的一系列层。
每个隐藏层包含一组神经元，神经元通过权重和偏置与前一层的输出连接。
隐藏层通过非线性激活函数处理数据，例如 ReLU 或 Sigmoid。
步骤 3：构建输出层
输出层是神经网络产生预测的输出点。
神经元数量对应输出类别的数量。
输出层通常使用线性激活函数，例如 Softmax 或 Identity。
步骤 4：连接层
层之间的连接通过权重和偏置实现。
权重决定每个神经元的输入信号有多大影响。
偏置是添加到每个神经元总和中的额外值。
步骤 5：正向传播
正向传播将输入数据通过神经网络，从输入层到输出层。
每层计算其加权输入的激活函数输出。
步骤 6：反向传播
反向传播用于根据输出层的预测误差更新权重和偏置。
它通过链式法则计算每个权重和偏置的梯度。
使用梯度下降算法更新权重和偏置，以最小化损失函数。
步骤 7：训练
训练涉及迭代地将训练数据馈送至神经网络，并更新权重和偏置。
随着训练的进行，神经网络学习从数据中提取特征并进行预测。
步骤 8：评估
训练完成后，使用验证或测试数据集评估神经网络的性能。
评估指标包括准确性、损失和泛化能力。