深度学习原理详解：神经网络架构与2025最新训练方法

深度学习允许由多个处理层组成的计算模型通过多级抽象来学习数据的不同方面（LeCun 等，2015）。其中一种是深度神经网络（DNN），它是一组算法，试图通过使用类似于神经元的互连节点的架构来识别数据中的模式和关系，类似于人脑的工作方式（Bishop, 1994）。这些网络包括输入层（接收数据）、隐藏层（处理数据）和输出层（输出决策）（Bishop, 1994）。此外，还有权重，使得输入信号被乘以或加上其他输入信号，形成一个总输入（Bishop, 1994）。还有一种称为偏置的偏移参数，这些参数与权重一起调整，以确定输入信号的强度（Bishop, 1994）。随后是一个训练阶段，在这个阶段中，网络基于其权重和偏置做出预测并计算其准确性。在做出预测后，会进行损失函数计算，以估计预测与实际结果之间的差距（Awan, 2025）。然后，通过一个称为反向传播的过程来调整权重和偏置，以减少这种误差，从而最小化错误。