神经网络模型的优缺点

这里将神经网络大体分为4个部分：结构，算子，参数，标签。

随着技术的发展，神经网络的结构越来越复杂，能处理的逻辑也越来越多，比如不同的神经网络模型能处理图像类、目标检测、图像分割、关键点检测、图像生成、场景文字识别、度量学习、视频分类和动作定位等多种任务。
受到生物神经元的启发，1943年，美国数学逻辑学家沃尔特·皮茨和心理学家沃伦·麦克洛克提出了人工神经元结构，如图所示。输入的数据X1，X2，…，X{经过加权和偏置后，由激活函数处理后得到输出。

       现在的神经网络模型大多采用分层结构，包含输入层、隐含层和输出层。其中，输入层用于数据的输入，输出层用于推理结果的输出，隐含层则是神经网络中的合成层，介于输人层(即特征)和输出层(即预测)之间。神经网络包含一个或多个隐含层。含有隐含层的神经网络，隐含层的数量和节点越多，在非线性的激活函数下，神经网络就可以学习更深层次的特征。

算子
神经网络模型中各层每个节点的操作都是一个算子，也叫作函数。这些算子是神经网络的核心单元，用于将上一层的输出数据作为输人，计算后输出到下一层节点。算子的种类非常多，总的来说分为激活函数、计算类算子、归一化函数、特征提取函数、防过拟合算子、损失函数等。
激活函数
激活函数能对上一层的所有输人求加权和，然后生成一个输出值(通常为非线性值)，并将其传递给下一层，目标是为神经网络引人非线性。典型的激活函数包括ReLU、Sigmoid等。计算类算子
计算类算子用于张量计算。张量是人工智能计算使用的主要数据结构，最常见的是标量、向量或矩阵。计算类算子包括张量间的加、减、乘、除，BiasAdd，矩阵乘等多种运算。
归一化函数
归一化函数用于将不同表征的数据归约到相同的尺度内，来进一步获得高频特征。主要的归一化函数包括 BatchNorm、LRN等

特征提取

    函数能提取待检测目标部分或全部的特征值，用于神经网络模型的训练和推理，主要的特征提取函数包括 Convolution、FullConnection、Correlation和DeConvolution等口防过拟合算子
特征提取函数
     防过拟合算子用于神经网络模型的训练和推理，主要的防过拟合算子包括Pooling、Mean、ROIPooling 等。
参数
    参数是指机器学习系统自行训练的模型变量。权重和偏置就是神经网络模型中的重要参数。假设输入为义，X，···，，输出为Y，则函数Y为
Y=ZwX+b则权重为 w，偏置为b，它们的值是机器学习系统通过连续的训练迭代逐渐学习到的。神经网络模型在训练过程中通过不断修改权重和偏置来减小损失函数值，最终达到训练效果训练完成后，这些参数将被保存到神经网络模型中用于推理计算。
标签
标签用于神经网络模型的训练和推理，表示神经网络模型可推理的范围。严格意义上标签不属于神经网络模型本身的组成部分，主要用于配合进行结果的判断，通常是一个单独的文件。比如一个用于图像分类模型的标签文件的内容可能包括猫、狗、树木等不同物品及其对应的编号，而用于目标分类模型的标签文件可能还包括具体物品在图片中所处的区域参数。一般情况下，神经网络模型的输出为一个编号，这就需要通过标签文件的编号来匹配最终的推理结果。