什么是损失函数?

损失函数(Loss Function),在机器学习中扮演着核心角色,用于量化模型预测值与真实值之间的差异或错误程度。它为优化算法提供目标函数,通过迭代调整模型参数以最小化损失值,从而引导模型向更准确的预测方向收敛。损失函数的选择直接影响模型 […]

什么是交互设计?

交互设计(Interaction Design),常缩写为IxD,是指设计用户与产品、系统或服务之间交互方式和体验的学科。它聚焦于理解用户行为、需求和目标,通过优化界面元素、操作流程和反馈机制,创造出高效、直观且愉悦的用户体验。交互设计的核 […]

什么是模拟人脑?

模拟人脑是指通过计算模型来仿照人类大脑的生物结构和功能,包括神经元、突触和神经网络的运作机制,旨在复制大脑的认知能力如学习、记忆和决策。这一概念源于神经科学与人工智能的交叉研究,核心是构建人工神经网络以模拟大脑的信息处理过程,从而在特定任务 […]

什么是模型收敛?

模型收敛(Model Convergence)是指在机器学习训练过程中,模型的学习能力达到稳定状态的现象,表现为损失函数值或性能指标(如准确率)不再随训练迭代次数显著变化,趋于一个稳定值或最小值附近。这意味着模型参数已优化到一定程度,能够有 […]

什么是梯度爆炸?

梯度爆炸(Gradient Explosion)是指在训练深度神经网络时,通过反向传播算法计算梯度时出现的现象:当网络层数过深、激活函数选择不当或权重初始化不合理时,梯度值会指数级增长,导致权重更新过大,模型参数剧烈震荡,训练过程不稳定甚至 […]