03-2 轻松学 PyTorch 手写字体识别 MNIST (实战—上)

本期视频内容：手写字体识别 MNIST (实战 - 上)

视频地址：http://mpvideo.qpic.cn/0bc32aabyaaavealzndykvrfbugddtiaahaa.f10002.mp4?

专业名词解释

（1）参数与超参数

参数：模型f(x, θ)中的θ 称为模型的参数，可以通过优化算法进行学习。

超参数：用来定义模型结构或优化策略。

（2）batch_size 批处理

每次处理的数据数量。

（3）epoch 轮次

把一个数据集，循环运行几轮。

（4）transforms 变换

主要是将图片转换为tensor，旋转图片，以及正则化。

（5）nomalize 正则化

模型出现过拟合现象时，降低模型复杂度。

（6）卷积层

由卷积核构建，卷积核简称为卷积，也称为滤波器。卷积的大小可以在实际需要时自定义其长和宽（1*1, 3*3, 5*5）。

（7）池化层

对图片进行压缩（降采样）的一种方法，如max pooling, average poolin等。

（8）激活层

激活函数的作用就是，在所有的隐藏层之间添加一个激活函数，这样的输出就是一个非线性函数了，因而神经网络的表达能力更加强大了。

（9）损失函数

在深度学习中，损失反映模型最后预测结果与实际真值之间的差距，可以用来分析训练过程的好坏、模型是否收敛等，例如均方损失、交叉熵损失等。

（10）前向传播

（11）反向传播

参考博文：

https://blog.csdn.net/weixin_38347387/article/details/82936585

（12）梯度下降法