損失函數(shù)(loss function)：網(wǎng)絡(luò)如何衡量在訓練數(shù)據(jù)上的性能，即網(wǎng)絡(luò)如何朝著正確的方向前進
優(yōu)化器(optimizer)：基于訓練數(shù)據(jù)和損失函數(shù)來更新網(wǎng)絡(luò)的機制
在訓練和測試過程中需要監(jiān)控的指標(metric):比如圖像分類，分類經(jīng)度越高越好，即正確分類的圖像所占的比例
張量(tensor):存儲數(shù)據(jù)的多維數(shù)組
張量的維度(dimension):通常稱呼這個為軸(axis)
標量(0D張量):僅包含一個數(shù)字的張量叫作標量(scalar, 也叫標量張量、零維張量、0D張量)
向量：數(shù)字組成的數(shù)組叫做向量或一維張量(1D張量)全度，一維張量只有一個軸，向量中有N個元素斥滤，成為[N]D向量将鸵，與[N]D張量是完全不同的概念。[N]D張量有N個軸(沿著每個軸可能有任意個維度)
矩陣：由向量組成的數(shù)組或二維張量(2D張量)佑颇。矩陣有兩個軸(通常叫作行和列),第一個軸上的元素叫作行(row)顶掉，第二個軸上元素叫作列(column)
軸的個數(shù)(階):[N]D張量有N個軸，矩陣有2個軸挑胸。在Numpy等Python庫中也叫張量的ndim痒筒。
形狀：是一個元數(shù)組，表示張量沿每個軸的維度大小(元素個數(shù)),(m,n,....)茬贵。向量的形狀只包含一個元素(N,)簿透，而標量的形狀為空()
數(shù)據(jù)類型(在Python庫中通常叫作dtype):張量中包含的數(shù)據(jù)類型，例如解藻，int32老充，float32等。Numpy不存在字符串張量螟左，因為張量存儲在預先分配的而連續(xù)內(nèi)存段中啡浊，而字符串的長度是可變的，無法用這種方式存儲胶背。
深度學習中的基本概念
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