深度学习的实验总结 第1篇

深度学习和传统机器学习都是机器学习领域的重要分支，但它们在方法和应用上存在明显的区别与独特的优势。以下是它们之间的主要区别：

1. 特征提取与学习： - 传统机器学习：通常依赖于特征工程 (feature engineering)，这意味着专家需要人为地对数据进行提炼和清洗，选择或构造最相关的特征来训练模型。 - 深度学习：利用表示学习 (representation learning)，机器学习模型自身能够从原始数据中自动学习和提取有用的特征。这种方法不需要手动选择特征、压缩维度或转换格式。

2. 数据依赖性： - 传统机器学习：通常需要大量的标记数据来训练模型，因为模型的性能很大程度上取决于输入的数据质量。 - 深度学习：对于深度学习，尤其是当使用无监督学习方法时，可以处理大量未标记的数据。此外，深度网络的多层结构使其能够学习数据的多层次表示。

3. 计算资源： - 传统机器学习：通常需要的计算资源较少，因为它们的模型结构简单。 - 深度学习：由于其复杂的网络结构和大量的参数，深度学习模型通常需要更多的计算资源，如GPU加速。

4. 模型解释性： - 传统机器学习：许多传统的机器学习算法（如决策树、支持向量机等）提供相对较高的模型解释性，因为它们的决策过程往往是直观的。 - 深度学习：深度学习模型，尤其是深层神经网络，通常被视为“黑箱”，因为它们的内部工作机制很难解释。

5. 应用领域： - 传统机器学习：广泛应用于各种领域，如金融、医疗、零售等，其中特征的选择和工程是关键步骤。 - 深度学习：由于其强大的表示学习能力，尤其在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域表现出色。

深度学习的实验总结 第2篇

反向传播算法，全称误差反向传播（Back-propagation, BP）算法，是神经网络发展的重大突破，也是现在众多深度学习训练方法的基础。它是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。

该算法的基本思想包括以下步骤： 1. 先计算每一层的状态和激活值，直到最后一层（即信号是前向传播的）； 2. 计算每一层的误差，误差的计算过程是从最后一层向前推进的（即误差是反向传播的）； 3. 计算每个神经元连接权重的梯度； 4. 根据梯度下降法则更新参数（目标是误差变小）。迭代以上步骤，直到满足停止准则（比如相邻两次迭代的误差的差别很小）。

在具体实施过程中，首先进行前向传播，输入数据按照从输入层到输出层的顺序，通过网络的每一层进行传递，并计算每一层的输出。然后在输出层得到预测结果后，用一个损失函数来衡量预测结果与真实标签的差异。最后开始反向传播的过程，从输出层开始，向输入层方向进行。

深度学习的实验总结 第3篇

摘要论文：[1]曹晓明,张永和,潘萌,朱姗,闫海亮.人工智能视域下的学习参与度识别方法研究——基于一项多模态数据融合的深度学习实验分析[J].远程教育杂志,2019,37(01):.

内容概要图

学习参与度识别是研究如何量化评估学生的学习参与情况，被一些研究者看作是在线学习的先决条件。此文试图采用“文献+实验”的方法，在目前已有单模态识别方案的基础上，设计学习参与度识别的多模态融合深度学习模型，并在实验中进行拟合训练，审视该方法与单模态方法的性能比较，以期为相关研究与实践提供借鉴。

从学习参与度及其典型的测量方法，人工智能在学习参与度识别中的应用现状与问题，基于多模态进行学习参与度识别的可行性分析三方面展开综述。

基于未解决的关键问题，确定研究目的：（1）探讨依托深度学习开展学习参与度识别的系统化的方案（2）通过实验，检验提出的多模态学习参与度识别模型的有效性；（3）形成一个针对开放教育领域的学习参与度识别多模态数据集。

被试的组成与特征，实验的步骤。

附着面部表情的图片是第一模态，脑电数据则作为学习参与度识别的第二模态。

多模态融合策略的选择，深度学习模型设计

候选模型训练结果，最优模型的选择及测试集验证结果，学习参与度与学习效果的关联结果。

图像模态的准确率可达 80%；脑电模态的准确率为60%左右，将两者融合可达到 87% 的多模态融合准确率。

通过协作机制建立更大规模的本土数据集，通过众包的方法提高数据标记的质量，扩展学习参与度识别的技术方法，从注重切片转向注重时序。

上述文章面向学生学习参与度开展研究，数据来源为多模态数据，包括被试脸部图像、脑电波数据，最终得到准确率为87%。

类似的实验研究在遵循一定研究范式开展的基础上，应该注重评价指标的描述、选用，应呈现多种测量指标（例如准确率，召回率，f1分数等），并规范化最终的测量数据呈现方式。

另外，由于深度学习实验共同面临的数据集限制，研究者可关注批量数据获取、使用GAN促进虚拟数据生成等领域，实现数据集的扩充，使模型的效力得到进一步提升。

深度学习的实验总结 第4篇

损失函数，也叫损失准则，是用来度量模型预测值与真实值之间的差异程度的一种方法。损失函数是一个非负实值函数，通常用符号L(Y, f(x))来表示，其中Y代表真实值，f(x)代表模型的预测值。损失函数越小，说明模型预测值与真实值越接近，模型的鲁棒性就越好。

损失函数在模型训练阶段发挥着重要的作用。每个批次的训练数据送入模型后，通过前向传播输出预测值，然后损失函数会计算出预测值和真实值之间的差异值，也就是损失值。得到损失值之后，模型通过反向传播去更新各个参数，以降低真实值与预测值之间的损失，使得模型生成的预测值更接近真实值，从而达到学习的目的。

关于如何选择损失函数，需要考虑以下因素：

选择损失函数的基本要求是衡量模型输出分布和样本标签分布之间的接近程度。此外，根据特定的预测建模问题（如分类或回归），损失函数的选择必须匹配问题的框架。例如，对于神经网络模型，输出层的参数选择也必须与所选的损失函数相适应。因此，如何选择合适的损失函数是问题抽象建模中的关键步骤。

深度学习的实验总结 第5篇

深度学习是机器学习中的一种基于人工神经网络的机器学习方法，其关键在于通过多层神经网络对输入数据进行逐深度学习是机器学习中的一种基于人工神经网络的机器学习方法，其关键在于通过多层神经网络对输入数据进行逐层抽象和表示学习，从而实现对复杂数据结构和非线性关系的建模。深度学习模型通常包含多个隐藏层，每个隐藏层都有许多神经元。这些神经元通过权重连接，模拟了生物神经元之间的信号传递过程。

深度学习的目标是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字、图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。

深度学习的实验总结 第6篇

除了RNN、CNN和GAN，深度学习领域还有许多其他的模型和算法。例如：

1. DBN (Deep Belief Network): 它是一种生成式神经网络，由多层隐藏层和可见层组成，并使用受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine）作为其隐藏层单元。尽管DBN在理解深度学习的“哲学”和“思维模式”方面很有价值，但在实际应用中，CNN和RNN等模型更为常用。

2. RNTN (Recurrent Neural Turing Machine): 它是一种结合了RNN和Turing Machine的模型，旨在处理序列数据和记忆任务。

3. 自动编码器 (Autoencoder): 这是一种无监督的神经网络模型，用于学习数据的压缩表示，并通过解码器重构输入数据。

4. 全连接神经网络 (FCNN): 与CNN不同，FCNN完全连接所有的输入和输出层。它通常用于较少的维度和简单的结构。

5. 多层感知机 (MLP): 这是最简单的深度学习模型之一，由一个或多个隐藏层和一个输出层组成。它常用于监督学习任务。

深度学习的实验总结 第7篇

最近一两年冒出了很多名词

——比如“大概念”、“大单元”、“深度学习”……

其实，王珏老师并不太关注这些新概念

因为只要在教学领域，

无论多么新、多么高大上的概念

要想落地、取得成功，都必然要落到“学习科学/学习理论”上。

因此，王珏老师提倡的是：

就“深度学习”这个理念来说，

各种表述多如牛毛，

当然很多表述也很有道理，比如：

美国卓越教育联盟对深度学习进行了如下界定：

深度学习与浅层学习的区别是深度学习：

休利特基金会对深度学习做了如下界定：

——说什么的都有，都很有道理，就是感觉很乱，头绪很多……

本文王珏老师就带领大家追根溯源，

梳理一下在理论研究领域对“深度学习”的研究成果

大家不妨看看是否有助于理解“深度学习”的实质。

深度学习来自于四方面的理论研究，有三种“深度”：

【一、深度学习方式】

这是来自于瑞典的学者F. Marton（马飞龙）教授在1976年进行的一次实验（他提出的“变易教学法”非常出名，也非常有效）。

该实验要求学生阅读一篇文章，并在开始阅读前告知学生，在阅读完成后将会针对文章进行提问。

于是，学生中明显出现了两种不同的学习方式，有的学生把关注焦点放在文章主题上，尝试理解和反思；有的学生则把关注焦点放在有可能作为测试题目出现的碎片化信息上，尝试记忆全文。

Marton把前者的学习方式称为“深度学习方式”，把后者的学习方式称为“表层学习方式”。

二者的核心特征是完全不同的：

（关于“高阶知能”，可以理解为布鲁姆教育目标分类法中的“分析”、“评价”、“创造”）

深度学习方式追求的是知识的“意义”（因此我将其称为“意义学习”，他和奥苏贝尔所提的“意义学习”相当接近，因此我将其称为“意义学习”），表层学习方式追求的是知识的“事实”——也就是死记硬背、机械式学习。

无论是Marton、还是奥苏贝尔，他们所提出的“意义学习”的内容，都是：将知识与学习者原有经验建立关联。但只有这一点还不够，王珏老师认为至少还需要加上“知识之间的（全部）关联性”，以及“大观念/大概念”所提倡的：专家思维方式/学科思想方法。

【二、深度理解】

关于深度理解，有两项理论研究。

“深度理解”的第一项理论来源，是美国课程研究者Wiggins（威金斯），在《Understanding by Design》一书中，所提出的“知识的构造”：

在上图中，位于最表层的是“事实知识与个别技能”，然后是“能够迁移的概念”和“复杂过程”，最深层的是“原理与一般化”。后两层构成了“持久理解”。

“持久理解”是对“学生在忘记了具体知识细节后，还剩下什么”的回答，这种“持久理解”位于“学问的中心，能够迁移到新情境中”（Wiggins）。

所以，第一项关于“深度理解”的理论研究，就告诉我们：

而一旦以“迁移”为目的，学习就会相当复杂。因为与知识相关的问题情境无穷无尽，而且有的与学生学习到的形态完全一样，有的比较接近，有的看起来似乎完全不相干——这就是“近迁移”或“远迁移”。

学生要想对知识建立“深度理解”，就必须要在不同的情境之下，运用知识解决问题——迁移的“距离”越远，学生对知识的本质理解就越深刻！

事实上，很多老师所反映的“一学就会、一用就慒”，在很大程度上，就是因为问题情境发生变化，导致学生无法将知识与情境建立起关联性而导致的！——它直接反映了学生对知识实质的理解深度不足！从这一点来看，“深度理解”的理论研究是非常有实践指导价值的！

关于“深度理解”的第2项理论来源，是芬兰的学者Engestrom（_托姆）提出的“学习环”（learning cycle）理论。

学习环理论是描述学习活动的过程的，由6个环节构成：

其中，“动机”是学习者遇到的问题与既有知识经验产生的矛盾

“内化”就是学习知识的过程（王珏老师称为“输入式学习”）

“外化”就是运用知识解决问题的过程（王珏老师称为“输出式学习”）。

外化既包括与他人的口头交流，也包括解题、真实情境的问题解决，在外化过程中发现自己理解的不足之处、并对知识进行重构（“批判”）。

由于问题情境的复杂度、以及语言对于思维的承载作用，显然，“外化/输出”对于知识理解的深度，要高于“内化/输入”的深度。

因此，在教学活动中，如果能多开展“外化/输出”，显然有助于达成“深度理解”。

——不过，在教学实践中，排除“内化”过程、直接开展“外化”，则是完全不成立的。

“内化/输入”与“外化/输出”是紧密相合在一起的：没有内化，也谈不上外化；没有外化，内化则很可能是浅薄的。

因此，在教学活动中，如何合理地设计和搭配“内化/输入”与“外化/输出”活动——而非单一强调“外化”，就成为影响教学效果的关键。

内化与外化的关系，也昭示着：

【三、深度参与】

关于学生的深度参与，有两种描述角度：

其实，无论是“动机”、还是“主动性”，都不是新鲜事，一直是老师们在教学中关注的重点，各种方法、技巧也有很多。

显然，动机+主动学习也都是“深度参与”的必要因素。而且，只有当二者同时发生、并能开展深度的交互作用时，才会制造出令人痴迷的、身心一体的巅峰体验——“心流”状态。

心流，指的是当人们沉浸在当下着手的某件事情或某个目标中时，全神贯注、全情投入并享受其中而体验到的一种精神状态。在心流状态下，人们往往会感到精力充沛、不知疲倦、时间不知不觉地流逝……

心流是由美国学者、积极心理学的奠基人米哈里·契克森米哈赖（Mihaly Csikszentmihalyi）提出的（他也因此被称为“心流之父”)。

事实上，“心流”状态，就是人脑对于自我付出努力、应对挑战、取得成功的“自我奖赏机制”！——这种“自我奖赏机制”就对于大脑来说，就是最为深刻的“内在动机”，这一点在我的《学习科学》课程中有充分地阐释。

米哈里·契克森米哈赖的一大贡献，是他深入地研究了“心流”的发生机制（如下图）：

在上图中，我们可以看到，“心流通道”的发生条件是非常狭窄的，它只能发生在“一定的挑战度”和“较高的技能水平”的动态匹配之中。

——挑战度相较于技能水平太低，学习者会感到“无聊”，而感到心不在焉、没有任何兴致、最终放弃；

——挑战度相较于技能水平太高，学习者会感到“焦虑”，而且会因无法完成挑战、而情感受挫、逃离学习。

因此，想激发学生“深度参与”（尤其是激发大脑自我奖赏的“动机”)，条件是相当苛刻的，可不仅仅只是学生具有“主动性”就能实现的……

教学内容与教学方式、孩子的主动性、孩子的学习方法与学习能力、孩子对学科知识的理解方式与期待、老师布置任务的适切程度（针对每个个体）……影响因素实在太多了，有点“可遇而不可求”的意思。

这也是我家孩子在初二时跟我说，他经常在学习时能体会到“心流状态”，我感到狂喜、认为他能成为“学霸”的原因！

不过，心流说难也难，说易也易——我们每个人都应该有过体会。比如，看一本优秀的小说、或者一部优秀电影、听优秀老师“讲课”，往往就会产生“心流”状态——这同样是由于老师能够在“知识的挑战度”和“学生的原有知识经验水平”之间，能有效地搭建出一条“通途“！

谁说，教学不是一门艺术呢！

谁说，“深度学习”与老师的教学无关、能完全由学生个人实现呢！

(本文中对“深度学习”的理论解读，主要参考了《深度主动学习》一书，特此鸣谢！)

深度学习的实验总结 第8篇

激活函数是一种添加到人工神经网络中的函数，旨在帮助网络学习数据中的复杂模式。在神经元中，输入的input经过一系列加权求和后作用于另一个函数，这个函数就是这里的激活函数。类似于人类大脑中基于神经元的模型，激活函数最终决定了是否传递信号以及要发射给下一个神经元的内容。在人工神经网络中，一个节点的激活函数定义了该节点在给定的输入或输入集合下的输出。标准的计算机芯片电路可以看作是根据输入得到开（1）或关（0）输出的数字电路激活函数。

激活函数可以分为线性激活函数（线性方程控制输入到输出的映射，如f(x)=x等）以及非线性激活函数（非线性方程控制输入到输出的映射，比如Sigmoid、Tanh、ReLU、LReLU、PReLU、Swish 等） 。

深度学习的实验总结 第9篇

神经网络，又称人工神经网络 (ANN) 或模拟神经网络 (SNN)，是机器学习的一个重要子领域，同时也是深度学习算法的核心。其名称和结构均受到人脑的启发，目的是模拟大脑的某些机理与机制，实现诸如图像识别、语音识别等功能。

基本组成： - 神经元：这是神经网络的基本单位。每个神经元接收一组输入和一个偏置值，当信号（值）到达时会乘以一个权值。如果神经元有4个输入，那么就有4个权值，这些权重可以在训练时进行调整。 - 层：神经网络由相互连接的节点组成，也称为人工神经元，这些节点按层组织。例如，一个三层的神经网络可能包括输入层、隐藏层和输出层。

主要特点： 1. 自我学习和改进：神经网络能够无需人工干预地自我学习和改进。它可以直接从数据中学习特征。 2. 适应性：通过分析神经网络的结构，我们可以找到优化其性能的方法，如调整层数或节点数，或者调整网络处理输入数据的方式。 3. 应用广泛：神经网络被广泛应用于各种领域，从图像和语音识别到预测股市等。

神经网络的基本结构分为四大类： 标准网络、循环网络、卷积网络和自动编码器。

标准网络（Standard Network，SN）：是最基本的神经网络类型，包括感知器和前馈网络。感知器是所有神经网络的基础，并且是更复杂的神经网络的基本构建模块。它只连接一个输入神经元和一个输出神经元。前馈网络是由多个感知器组成的集合，其中包含三种基本类型的层：输入层、隐藏层和输出层。在前馈网络中，来自上一层的信号会被乘以权重并增加偏置，然后通过激活函数。前馈网络使用反向传播来迭代更新参数，直到达到理想的性能为止。

循环网络（Recurrent Neural Network ，RNN）：是一种处理序列数据的神经网络，例如自然语言处理或时间序列预测。在循环网络中，尝试识别数据中的最小单元，并将数据视为一组这样的单元进行处理。最常见的方法是将一个单词作为一个单元，并在处理句子时将句子视为一组单词。

卷积网络（Convolutional Neural Network, CNN）：是一种常用于图像识别和分类的深度学习模型。卷积网络中的卷积层可以有效地提取图像中的空间特征，并通过池化层压缩数据大小，降低模型复杂度。

自动编码器（Autoencoder）：是一种无监督学习模型，主要用于数据的特征提取和降维。自动编码器试图学习输入数据的有效表示（编码），并能够从该表示中重构原始输入数据。