深度学习“深度”有什么作用？

这个”深“同伟大度的接洽是很细密的。神经收集的伟大度，我们可以行使层数，神经元数量，可能毗连权重数量作为怀抱。相对的，数据自己的伟大度，我们用带标签的数据的比例和不带标签的数据的比例来权衡。

深度=局限？收集伟大性同分类偏差之间的接洽：

70-90年月关于神经收集的数学结论可谓无独有偶，根基上许多接头下场限和泛化之间的相关，尤其是分类题目，关于分类的实习偏差和测试偏差（泛化手段），根基上归结为几个根基要求和限定：

模子要多伟大： 增进伟大度老是能拟合好实习样本，而要得到精采的泛化手段，广泛以为伟大度应该为实习数据数量标某种幂次，才气有较好的泛化手段。并且幂次要求小于1，若否则，每增进一个实习样本，都必必要扩充收集，这种模子没有任何现实意义。谢天谢地，神经收集可以满意这个要求，参考文献3。 要几多实习数据：假如收集节点数为 N，毗连权重数为W，那么泛化偏差小于恣意指定值ε 的一个公道的要求即是： 实习数据的数量 >（W/ε）Log（N/ε），这声名伟大的模子必要更多的实习以得到优越的泛化手段！究竟上，不绝进步数据量，多层感知器模子也能到达今朝深度进修的程度（参考文献2），以为深度进修=平凡多层神经收集，简直有实际的来由。 奥卡姆剃刀迷惑：理论上，带一层潜匿层的核基神经收集可以将恣意数据拟合好（领略为级数睁开，每个项就是一个潜匿神经元），那么进步伟大度的浸染是啥？无法争辩的究竟是，数据量足够高往后，简朴的分类器都能给出优越的功效。关于这一点从相变角度能表明为何必要现实工程必要一个“太过伟大的收集”，而不是一个巨细“方才好的”收集。 伟大的价钱：一个根基的定理，测试偏差 >= 实习偏差 + 模子伟大度，太过伟大的价钱即是过拟合。防备过拟合的要领没有通论，业界通称“黑邪术”。

上面4点汇报我们的表象是，针对静态非时序分类题目，我们貌似可以不要高峻上的算法，只要数据量足够，收集足够伟大，呆板够大，速率够快，懂点“黑邪术”，在此刻的家产界的数据量和模子凡是都是用亿来权衡其局限的期间，此乃现世王道。

深度=更多抽象特性？陆续串题目来了，作甚特性？作甚好的特性？深度进修的特性为何被称为抽象的？多层和抽象的相关是啥？

特性=函数睁开的基函数？数学大将基函数领略成特性是可以的，虽然不须要完整，也不须要正交。好比下图，图片特性提取，稀少编码就是在一堆特性傍边探求起码且拟合最好的特性组，条件假设是图片都可以被解析为这些特性的线性叠加。然而前概要求解析如故是线性的，使得呆板上好计较，可是现实题目必要的特性凡是是差异范例的组合，强行线性组合就像是吃正宗粤菜的时辰来个山东煎饼果子一样。(图取自吴恩达的slide)

特性=低维流形嵌入？

发天生千上万个没履历证的特性老是轻易的，但去除冗余特性，也就是去掉那些添不添加都不影响功效的特性，就必要相等的能力。一种即是通过低维流形去探求最重要的布局，这种要领可以操作多层自编码去逐层压缩维度，也可以用传统多层神经收集+Isomap相同的要领一步到位地压缩维度，然后不绝调解使得嵌入低维的数据点“相互疏散的最远”。因为数据点靠的近暗示相似，故此这种要领能将数据自己的平移旋转按次序嵌入到每块低维子流形傍边。反过来说，假如实习数据已经包括有其自己的旋转平移，其低维子流形将会被添补得“越发的饱满”（如绿色的圆圈，由于手写数字1无论怎样写都是“ |” 的某种旋转拉伸），其低维的界线就更轻易被发明。然而这种要领是假设数据的可表明性潜匿在其低维流形布局上，不免让人费解，并且差异标签的嵌入子流形可否被充实疏散也长短常坚苦的工作。（参考G.E.Hinton 06年 nature， Y LeCun，etc）

（编辑：湖南网）

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