基于杜比NIR数据训练的一些深度学习模型

基于杜比NIR数据训练的一些深度学习模型 深度学习（Deep Learning，简称DL）是机器学习（Machine Learning，简称ML）领域中一个新的研究方向，其目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，识别文字、图像和声音等数据。深度学习通过学习样本数据的内在规律和表示层次，使机器能够模仿视听和思考等人类活动，从而解决复杂的模式识别难题。 深度学习的核心是神经网络，它由若干个层次构成，每个层次包含若干个神经元。神经元接收上一层次神经元的输出作为输入，通过加权和转换后输出到下一层次神经元，最终生成模型的输出结果。神经网络之间的权值和偏置是神经网络的参数，决定了输入值和输出值之间的关系。 深度学习的训练过程通常涉及反向传播算法，该算法用于优化网络参数，使神经网络能够更好地适应数据。训练数据被输入到神经网络中，通过前向传播算法将数据从输入层传递到输出层，然后计算网络输出结果与实际标签之间的差异，即损失函数。通过反向传播算法，网络参数会被调整以减小损失函数值，直到误差达到一定的阈值为止。 深度学习中还包含两种主要的神经网络类型：卷积神经网络（Convolutional Neu