🌟深度学习常见概念整理✨

深度学习作为人工智能的重要分支，近年来备受关注。首先，我们需要了解神经网络，它就像人脑中的神经元一样，通过层层连接来处理信息。常见的神经网络包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），前者擅长图像识别，后者则在处理序列数据时表现出色。

其次，损失函数是衡量模型预测值与真实值之间差距的关键指标。为了优化模型，我们通常使用梯度下降法来调整参数，使损失函数最小化。此外，激活函数如ReLU和Sigmoid，能为神经网络引入非线性特性，提升其表达能力。

最后，过拟合是一个常见问题，可以通过正则化技术或增加数据量来缓解。掌握这些基础知识后，你就能更好地踏上深度学习之旅啦！🚀