摘要： 本系列旨在普及那些深度学习路上必经的核心概念，文章内容都是博主用心学习收集所写，欢迎大家三联支持！本系列会一直更新，核心概念系列会一直更新！欢迎大家订阅...
跳跃连接指的是将输入数据直接添加到网络某一层输出之上。这种设计使得信息可以更自由地流动，并且保留了原始输入数据中的细节和语义信息。 使信息更容易传播到后面的层次，避免了信息丢失。跳跃连接通常会通过求和操作...
在训练好高精度的模型，我们可以通过有效的可视化直观看到分类效果，相比于混淆矩阵等分类指标更加直观。如下示例就可以看出iris数据集的Sepal (花萼）相比 Petal （花瓣）更难分类...
一个非常有趣的讲解 （感知器是一种单层神经网络，而多层感知器则称为神经网络。）： https://towardsdatascience.com/what-the-hell-is-perceptron-626217814f53
梯度爆炸是指在使用梯度下降算法时，由于某些原因导致梯度值变得非常大，从而对参数的更新产生巨大影响。这可能会导致模型无法收敛或收敛速度过慢。...
反向传播算法是一种用于训练神经网络的常用优化算法。它通过计算损失函数对每个参数的梯度，然后根据这些梯度更新参数值，以使得神经网络能够逐步调整和改进其预测结果。...
得到data为一个二元组，即为（训练集，测试集），其中训练集分为图像数据和标签两部分：训练集中，图像数据被编码为 Numpy 数组，ndarray，shape为60000*28*28，即60000个28*28像素的黑白图像，每个像素取值区间为0-255；而标签是数字数组，取...
