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在本文中，我们回顾了深度学习的概念和技术，这些概念和技术对理解图神经网络至关重要。从将机器学习表述为优化问题开始，介绍了目标函数、梯度下降、非线性和反向传播的概念。

1. 大纲

这篇我们主要讲第一部分深度学习的基础。

2. 优化问题

我们将机器学习问题、监督学习问题看作是优化问题：

我们需要学习这样一个映射函数：将输入$x$映射为输出的预测标签$y$。

将这样的函数学习表述为一个优化过程。

有两件重要的是：

• 通过优化参数$\Theta$，最小化损失函数$\mathcal{L}$。
• 损失函数用来测量真实值与预测值之间的差距。

2.1 举例损失函数

交叉熵损失函数：

讨论多分类问题：

比如5分类问题，表示5种颜色，我们用one-hot编码表示。

我们要在某种意义上对它进行建模，使用$f(x)$这是将某个函数$g(x)$经过$Softmax()$函数，得到一个预测5分类的概率，这些概率之和为1。

现在要衡量这个预测的质量。

通过单点的交叉熵损失函数$CE(y,f(x))$得到的值越小，就表示预测值与真实的one-hot值越接近。

然后将所有单点的损失相加就得到了总的损失：$\mathcal{L}={\sum }_{(x,y)\in \mathcal{T}}\mathrm{CE}(y,f(x))$，这是所有训练样本的真实值与预测值之间的总差异。

而我们想要的就是找到一个合适的函数$f(x)$去最小化真实值与预测值之间的总差异。

3. 如何优化目标函数？

经典的优化目标函数是通过梯度下降，所以梯度的概念很重要：

某个定点的梯度是一个方向，该方向是函数的最快增长速率。

现在，我们可以对损失函数进行“询问”，关于我的参数$\Theta$，我应该朝着哪个方向？（梯度相反的方向）改变我的参数$\Theta$使损失$\mathcal{L}$减少最多。

4. 梯度下降

上面是最基础的梯度下降版本，重复更新模型参数，直至收敛。

最基础的梯度下降有一些问题，所以后续提出了随机梯度下降（SGD）：

传统的梯度下降每一轮迭代都需要计算所有点的梯度，计算量太大，而SGD只计算一部分。

4.1 对于SGD的一些概念

• 首先是batch_size的概念，它是我们评估梯度数据的子集，（不是在整个训练数据集上评估梯度——GD，而是在训练集的一小部分——SGD），batch_size的大小是每一批次数据点的数量，通常我们喜欢更大的batch_size，但更大的batch_size会使优化变慢。
• 其次是iteration的概念，SGD的一个迭代（iteration），是SGD的一个步骤，我们在给定的batch_size的数据点上评估梯度。迭代次数是：数据集大小/batch_size。
• 最后是epoch的概念，它是对数据集的全面遍历。

这种小批量训练的思想是深度学习的核心。

5. 如何获得目标函数？

对于简单的模型：

5.1 反向传播

反向传播的概念：使用链式法则，来传播中间步骤的梯度，最终获得关于模型参数损失的梯度。

举例：

5.2 非线性变换

目前为止只使用了简单的两层神经网络，而$W_2{W}_1$可以表示为另一个矩阵，它依然可以表示为一层的线性变换。

这意味着，我们通过两侧的线性变换依然得到的是一个线性模型，没有获得更多的表达能力。

而如果我们引入非线性变换，实际上增加了模型的表示能力。这将我们引向多层感知机的概念（MLP）。

5.3 MLP

6. 总结