第649章 用故事解释：推理时使用学习到的参数进行分类[1/2页]

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    用故事解释：推理时使用学习到的参数进行分类

    故事背景：神秘的水果鉴定大师

    想象你是一位着名的水果鉴定大师，你的任务是根据水果的特征，判断它们是苹果、橙子还是香蕉。你经过多年训练，积累了丰富的经验（学习到的参数），现在要用这些经验帮助农场主分类他们的水果。

    第一步：接到任务

    农场主送来了一筐水果，希望你快速准确地判断每个水果的品种。你看了一眼这些水果，有红色的、有黄色的，还有一些圆圆的、椭圆的。

    ?

    这些水果

    就是输入数据。

    ?

    你的经验

    就是经过训练的模型参数。

    ?

    判断水果种类

    就是推理过程中的分类任务。

    ?

    第二步：观察水果特征

    你仔细观察每个水果的几个关键特征：

    1.

    颜色：红色、橙色或黄色。

    2.

    形状：圆形或椭圆形。

    3.

    大小：大、中、小。

    你把这些特征输入到你的“大脑模型”中，开始推理。

    ?

    颜色、形状、大小

    对应于机器学习模型的输入特征。

    ?

    你的判断依据

    就是模型的权重参数。

    ?

    第三步：运用经验进行推理

    在你的大脑里，你有一套清晰的判断规则：

    ?

    如果水果是红色且圆形，大概率是苹果。

    ?

    如果水果是橙色且中等大小，可能是橙子。

    ?

    如果水果是黄色且椭圆形，通常是香蕉。

    这些规则就是你从过去经验中总结出的模式，类似于机器学习模型在训练中学习到的参数。

    你看到了一个水果：

    ?

    它是红色的，圆圆的，而且大小适中。

    ?

    你根据你的经验，很快得出结论：这是一个苹果！

    ?

    第四步：做出分类决策

    农场主继续拿出其他水果，你依次判断：

    1.

    橙色

    +

    中等大小

    +

    圆形

    →

    橙子

    2.

    黄色

    +

    长条状

    +

    大个头

    →

    香蕉

    3.

    红色

    +

    小且圆

    →

    苹果

    你的每一次判断都是一次推理，就像模型用学习到的参数，对输入数据进行分类。

    ?

    你的大脑输出的水果种类

    就是模型的最终预测结果。

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