計算機視覺那些事 | 深度學習基礎篇（下）

1 寫在前面  在上一篇文章《計算機視覺那些事 | 深度學習基礎篇（上）》中我們從基本的神經網絡開始，介紹了從單層感知機到多層感知機（MLP），從前向傳播到反向傳播，以及常用激活函數的相關內容。在這篇文章中，我們會對深度學習中常用的損失函數和梯度下降優化算法進行介紹。同時，我們將進一步從全連接神經網絡過渡到卷積神經網絡，介紹卷積的相關知識。 2 常見的損失函數  在神經網絡中，由於非線性激活函數的

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