笔记|李宏毅老师机器学习课程，视频13深度学习的Helloworld
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2021-04-09 22:15
《学习笔记》专栏·第33篇
文 | MLer
822字 | 2分钟阅读
【数据科学与人工智能】开通了机器学习群，大家可以相互学习和交流。请扫描下方二维码，备注：姓名-ML，添加我为好友，诚邀你入群，一起进步。
感谢李宏毅老师的分享，他的课程帮助我更好地学习、理解和应用机器学习。李老师的网站：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/index.html。这个学习笔记是根据李老师2017年秋季机器学习课程的视频和讲义做的记录和总结。因为这个视频是在Youtube上面，有些朋友可能无法观看，我把它搬运下来放在云盘上面，大家点击阅读原文，就可以直接在手机随时随地观看了。再次，感谢李老师的付出和贡献。
这门课，共有36个视频，每个视频播放的时间不一。我按着视频播放的顺序，观看，聆听和学习，并结合讲义，做学习笔记。我做学习笔记目的有三：
1 帮助自己学习和理解机器学习
2 记录机器学习的重要知识、方法、原理和思想
3 为传播机器学习做点事情
视频13：深度学习的Hello world
一、Keras介绍回归的应用
Keras是什么，如下图：
一个有趣的图片，描述一位深度学习研究生所做的事情。
二、Deep learning Hello world
手写数字图像识别
1 问题定义
2 利用Keras实现深度学习的三部曲
2.1 定义函数集
利用Keras构建一个神经网络结构
2.2 度量函数的好坏
2.3 寻找最佳的函数
通过训练集寻找最佳的函数，需要配置优化方法和度量的指标，比方说分类问题，常用adam优化器，accuracy做度量指标。
batch_size的值表示一个min-batch含有的随机分配的样本数，epoch表示要反复执行完所有样本数的轮数。如下图：
深度学习为什么采用mini-batch?
从速度和性能来进行分析
李老师，还从矩阵计算的角度分析了mini-batch和随机梯度下降算法效率问题，如下图：
Keras训练的模型应用
思考题：
1 如何使用Keras设计和构建深度学习模型？
2 深度学习模型里面的超参数如何设置？
朋友们，在学习中有什么问题或者想法，请加入机器学习群，大家一起讨论，共同进步。
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