每一個深鉆機器學習的人都會遇到這七大經典問題
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科技發展很快，數據在指數級增長，環境也在指數級改變，因此很多時候教科書會跟不上時代的發展。有時，即便是寫教科書的人，也不見得都明白結論背后的“所以然”，因此有些結論就會落后于時代。針對這個問題，第四范式創始人、首席執行官戴文淵近日就在第四范式內部分享上，向大家介紹了機器學習教材中的七個經典問題。本文根據演講實錄整理，略有刪減。
有時我們會發現，在實際工作中，應該怎么做和教科書講的結論相矛盾，這時候要怎么辦呢？難道教科書中的結論出錯了？事實上，有時確實如此。所以今天我就想和大家分享一下機器學習教材中的一些經典問題，希望對大家今后的工作和學習有所幫助。
神經網絡不宜超過三層
那為什么之前的教科書上會寫神經網絡不能超過三層，這就要從神經網絡的歷史說起。五十年代有位科學家叫Marvin Minksy，他是一位生物學家，數學又很好，所以他在研究神經元的時候就在想能不能用數學模型去刻畫生物的神經元，因此就設計了感知機。感知機就像一個神經細胞，它能像神經細胞一樣連起來，形成神經網絡，就像大腦的神經網絡。其實在60年代開始的時候，是有很深的神經網絡，但當時經過大量實驗發現，不超過三層的神經網絡效果不錯，于是大概到80年代時就得出結論：神經網絡不宜超過三層。
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