损失函数（目标函数）是在网络训练的过程中，用于估量预测值与真实值之间不一致程度的非负值函数，其数值随参数调整而变化。选择正确的目标函数对于解决问题至关重要，网络的目的是使损失尽可能最小化，选择与成功完成当前任务相关的目标函数，才能以其衡量当前任务是否已成功完成。分类问题就如其名，是将数据进行分类，其包括二分类问题与多分类问题。二分类问题可以联系数学中的是非函数，多分类问题则可联系数学中普通的映射。

随机梯度下降法（SGD）主要是计算损失相对于网络参数的梯度（梯度是张量运算的导数），将权重参数沿着梯度的反方向移动，这即是学习的过程，最终是为减少数据损失。优化器执行的是随机梯度下降的某个变体，决定如何基于损失函数对网络进行更新，是使用损失梯度更新参数的具体方式。在神经网络中，有些层是无状态的，但大多数的层是有状态的，即层的权重。下图所示为沿着一维损失函数曲线的随机梯度下降（一个需要学习的参数）权

输入数据点是机器学习的三要素之一，不能训练模型的相同数据上对模型进行评估，原因显而易见，那就是模型在训练数据上的性能始终在提升，但是在前所未有的数据上性能不再变化或者开始下降，这即是模型开始过拟合，而机器学习的目的就是得到可以泛化的模型，即在前所未见的数据上也表现得很好的模型，所以要评估机器学习模型，衡量模型的泛化能力。在可用数据较少的情况下，也可用其他方法，如简单的留出验证、K折验证以及带有打乱

人工智能将贯穿元宇宙整条生态链，从内容生产、分发到应用的整个过程，起到加速内容生产、增强内容呈现、提升内容分发和终端应用效率等的作用。元宇宙定义尚未明确，大多将其定义为一个虚拟空间，其概念最早是出现在1992年的科幻小说《雪崩》，而后在1999年的《黑客帝国》将其概念作品华，直至2018年《头号玩家》，元宇宙真正进入了大众视野。人工智能技术包括计算机视觉、机器学习、自然语言处理和智能语音等，如果说

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Quester AI全方位地整合AI学习资源，对每一个从业者，学习者开放，并且是免费开放。同时，Quester AI努力为AI领域学习者和爱好者大量提供持续的AI开源资源，给大家提供一个方便的，良好的学习平台，使得大家一起学习和进步。

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