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深度学习：迁移学习：预训练模型与微调

1深度学习基础

1.1神经网络简介

神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，用于处理复杂的输入输出关系。它由大量的节点（或称为神经元）组成，这些节点通过连接权重相互连接，形成多层结构，包括输入层、隐藏层和输出层。神经网络能够通过学习数据中的模式，自动调整连接权重，从而实现对数据的分类、回归或生成等任务。

1.1.1基本组件

神经元：神经网络的基本单元，接收输入信号，通过激活函数处理后输出信号。

权重：连接神经元之间的参数，用于调整信号的强度。

偏置：每个神经元的额外参数，用于调整激活函数的阈值。

激活函数：