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2026/7/23 18:19:21
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损失函数衡量模型预测与真实值差距,指导参数优化。分类常用交叉熵,回归常用均方误差。合适损失函数对训练至关重要。通过反向传播与梯度下降最小化损失,使模型逐步逼近最优解,是机器学习训练基本范式。
算法偏见指模型对特定群体存在不公平倾向,源于训练数据分布不均。如招聘、信贷、司法模型可能歧视弱势群体。缓解方法包括均衡数据集、公平性约束、偏见检测与修正。追求公平 AI 是技术与社会共同责任。
神经网络由大量神经元与连接构成,通过激活函数引入非线性,从而拟合复杂规律。单层网络仅能处理线性问题,多层深度网络具备强大表达能力。神经网络的结构设计、参数初始化与优化策略,直接决定模型的学习效率与最终性能。
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