深度学习、机器学习常见概念及理解（持续更新）

one-hot矢量

栗子：比如分类问题中共有三个标签，猫、狗、猪，则表示猫的ong-hot向量就是[1, 0, 0]，表示猪的ong-hot向量就是[0, 0, 1]；

logits

softmax的目的是把logits映射到0,1之间，因此logits可以理解为原生概率；

激活函数

可以理解为非线性映射

误差

模型预测值与真实值的差

损失函数

误差的一种映射，可以度量模型预测值与真实值的距离

优化函数

利用损失值更新网络参数的一种方法

欢迎讨论及指正！！！