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前言
本章的主题是神经网络的学习。这里所说的”学习”是指从训练数据中自动获取最优权重参数的过程。本章将引入损失函数这一指标。而学习的目的就是以该损失函数为基准，找出能使它的值达到最小的权重参数。
一、从数据中学习
神经网络的特征就是可以从数据中学习。所谓从数据中学习，是指可以由数据自动决定权重参数的值。
1.数据驱动
数据是机器学习的命根子。从数据中寻找答案、从数据中发现模式，根据数据讲故事，这些都是举起学习所做的事，如果没有数据的话，就无从下手。因此，数据是机器学习的核心。这种数据驱动的方法，也可以说脱离了过往以人为中心的方法。
通常要解决某个问题，特别是需要发现某种模式时，人们一般会考虑各种因素后再给出回答。而机器学习的方法则避免人为介入，尝试从收集到的数据中发现答案（模式）。神经网络或深度学习则比以往的机器学习方法更能避免认为介入。
如果让我们自己来设计一个能将5正确分类的程序，就会意外的发现这是一个很难的问题。人可以简单的识别5，但却很难明确说出是基于何种规律识别出了5。
因此，与其绞尽脑汁，从零想出一个可以识别5的算法，不如考虑通过有效利用数据来解决这个问题。一种方案是，先从图像中提取 特征量，再用机器学习技术学习这些特征量的模式。在计算机视觉领域，常用的特征量包括 SIFT, SURF和 HOG等。使用这些特征量将图像数据转换为向量，然后对转换后的向量使用机器学习中的 SVM,KNN等分类器进行学习。
机器学习的方法中，由机器收集到的数据找出规律性。与从零想出算法相比，这种方法可以更高效的解决问题，也能减轻人的负担，但是需要注意的是，将图像转换为向量时使用的特征量仍是由人设计的。也就是说，即使使用特征量和机器学习的方法，也需要针对不同问题人工考虑合适的特征量。
而在神经网络中，量图像中包含的重要特征量也是由机器来学习的。
2、训练数据和测试数据
本章主要是介绍神经网络的学习，不过在这之前，我们先来介绍有关机器学习中数据处理的一些注意事项。
机器学习中，一般将数据分为 训练数据和 测试数据两部分来进行学习和实验等。首先，使用训练数据进行学习，寻找最优的参数；然后，使用测试数据评价训练得到的模型的实际能力。为什么需要将数据分为训练数据和测试数据呢？因为我们追求的是模型的泛化能力。为了正确评价模型的 泛化能力，就必须划分训练数据和测试数据。另外，训练数据也可以成为 监督数据。
泛化能力是指未被观察过的数据（不包括在训练数据中的数据）的能力。获得泛化能力是机器学习的终极目标。
因此，仅仅使用一个数据集去学习和评价参数，是无法进行正确评价的。这样会导致可以顺利地处理某个数据集，但无法处理其他数据集的情况。顺便说一下，只对某个数据集过度拟合的状态称为 过拟合（over fitting）。避免过拟合也是机器学习的一个重要课题。
Original: https://blog.csdn.net/KINGjunT/article/details/124083905
Author: KINGjunT
Title: 深度学习入门——神经网络的学习（1）
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