深度学习顺序

  1. 准备数据集
  2. 模型选择
  3. 训练
  4. 推理
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仅有输入的数据，在测试或者推理阶段

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数据集交给算法，得到预测算法，使用模型只进行预测

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知道输出值-》监督学习

测试集用于评价模型好坏

数据集分成两个部分
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深度学习训练最大问题：过拟合
过拟合：把图像中的噪声也学进去了
比如训练集中的小猫都很可爱，但是测试集的小猫不可爱，导致测试中无法准确识别

需要模型有比较好的泛化能力

训练集分成两份
开发集用于对训练集进行评估，防止过拟合
评估比较好好再把所有的训练集重新训练，之后丢给测试集
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其实就是找到 f(x)
线性模型是最基本的，可以最开始测试是否可用

预测出来的加上y heater
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如何找到斜率为2

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y^(k)−y(k) 偏差值用于评估数据值与实际值之间的偏差

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00:27:17.885
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mean是平均loss
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损失函数
平均平方误差（mse）

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使用穷举法的思路
就是挨个w计算损失
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在所有损失中选取最小的
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前馈函数
00:32:11.320
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数据集保存
输入输出要分开

相同的样本是一类，比如1和右边的0是一对
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损失函数
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两个列表用于存放权重和 权重对应的损失值

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间隔为0.1
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前馈
计算损失
损失值相加，没有均值
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画图

这个表不很常用

因为上面这个图很难用来判断是否收敛
最常使用epoc（轮数）作为横坐标
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上面是训练集的图像

下面红色的是开发集的数据00:37:55.434
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00:38:03.049

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这个点是收敛点

深度学习需要可视化，python绘图

常用visdom

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np中的meshgrid()很重要