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2026/7/23 04:00:26
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损失函数衡量模型预测与真实值的差距,指导参数优化。分类任务常用交叉熵损失,回归任务常用均方误差。通过反向传播与梯度下降不断最小化损失,使模型逐步收敛,是机器学习训练的基本范式。
卷积神经网络专为处理网格结构数据设计,尤其擅长图像任务。核心组件包括卷积层、池化层与全连接层。卷积层提取局部特征,池化层降维并保留关键信息。CNN 具有权值共享特性,大幅减少参数,提升效率,是计算机视觉的基础模型。
联邦学习在保护数据隐私前提下实现多方协同训练,数据不离开本地。各方只传递模型参数或梯度,避免原始数据泄露。适合金融、医疗等敏感领域。联邦学习平衡模型性能与隐私安全,是合规 AI 研发重要技术路线。
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