具体描述
《深度学习的7种有力策略》共分3个部分，主要对深度学习DELC课程的路线知识作了勾勒，具体内容包括预备、激活先期知识与获取新知识：DELC步骤4与步骤5；有目的地加工：DELC步骤6；丰富的加工策略：DELC步骤6——深入加工知识；DELC课程计划编制指南：DELC步骤7等。《深度学习的7种有力策略》可供各大专院校作为教材使用，也可供从事相关工作的人员作为参考用书使用。
作者简介
Eric Jensen是一位非常热爱学习的教师培训人员。他曾是一名教师，执教过从小学到大学的各个层级，目前他正在攻读他的心理学博士学位。他与人共同创立了“超级阵营/数量学习”，是全国第一家且规模最大的脑和谐学习课程，现已有超过50,000名毕业生。
目录信息
前言 / 1
致谢 / 3
作者简介 / 5
引言 / 1
1? 揭幕:探索深度学习路线 / 1
终极学习目标 / 5
学习的种类 / 7
深度学习路线(DELC) / 11
第一部分:准备学习 / 23
2? 准备深度学习:DELC步骤1—3 / 25
DELC步骤1:设计标准与课程 / 28
DELC步骤2:预评估 / 33
DELC步骤3:营造积极的学习文化 / 42
结语 / 69
3? 预备、激活先期知识与获取新知识:DELC步骤4与步骤5 / 80
DELC步骤4:预备与激活先期知识 / 82
DELC步骤5:获取新知识 / 91
结语 / 102
第二部分:加工内容 / 111
4? 有目的地加工:DELC步骤6 / 113
DELC步骤6:什么是加工? / 115
精细和有效加工的领域(DEEP) / 119
5? 丰富的加工策略:DELC步骤6——深入加工知识 / 133
领域1:觉知的活动 / 135
领域2:分析到综合的活动 / 154
领域3:应用的活动 / 178
领域4:同化的活动 / 198
结语 / 227
第三部分:总装 / 267
6? DELC课程计划编制指南:DELC步骤7 / 269
DELC步骤7:为加工您需要作的选择 / 271
结语 / 300
7? 加工必备的技巧 / 310
组织和管理内容加工 / 311
结语 / 317
预评估期望指南:学习之后 / 320
参考文献 / 323
· · · · · · (收起)
读后感
全书旨在介绍深度学习路线（Deeper Leaning Cycle, DELC）的各个操作流程。实际上里面所说的东西正是教师们日常所作的事情。 DELC的步骤如下：设计标准与课程；预评估；营造积极的学习文化；预备与激活先期知识；获取新知识；深度加工知识；评价学生的学习。 从上面的步骤可以...
评分全书旨在介绍深度学习路线（Deeper Leaning Cycle, DELC）的各个操作流程。实际上里面所说的东西正是教师们日常所作的事情。 DELC的步骤如下：设计标准与课程；预评估；营造积极的学习文化；预备与激活先期知识；获取新知识；深度加工知识；评价学生的学习。 从上面的步骤可以...
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用户评价
我被《深度学习的7种有力策略》这本书中关于“处理不平衡数据集”的章节深深吸引。 在许多实际应用场景中，数据集的类别分布往往是不平衡的，例如在欺诈检测、罕见病诊断等任务中，少数类别的样本数量远远少于多数类别。 传统的模型训练方法在这种情况下往往会偏向多数类别，导致对少数类别的识别效果不佳。 这本书以一种非常有条理的方式，为我们提供了解决这一难题的多种策略。 作者首先剖析了不平衡数据集可能带来的问题，比如准确率误导、模型偏见等。 随后，他详细介绍了“过采样”（Oversampling）和“欠采样”（Undersampling）这两种基本的数据层面处理方法。 在过采样部分，除了简单的复制少数类样本，还介绍了更高级的“SMOTE”（Synthetic Minority Over-sampling Technique）算法，它通过在少数类样本之间进行插值来生成新的合成样本，从而扩充了少数类的样本空间，而且这些合成样本比简单的复制更加多样化。 在欠采样部分，作者也提醒了直接丢弃多数类样本可能带来的信息损失，并介绍了一些更智能的欠采样方法，例如“Tomek Links”和“Edited Nearest Neighbours”，它们能够更精确地识别并移除那些对决策边界影响较小的多数类样本。 除了数据层面的处理，书中还重点介绍了“代价敏感学习”（Cost-Sensitive Learning）。 这种方法通过在损失函数中为不同类别的错误分配不同的代价来实现。 例如，将少数类别的误分类代价设定得更高，迫使模型更加关注少数类别的预测。 作者对不同代价权重的选择，以及它如何影响模型最终性能的分析，都非常到位。 此外，书中还提到了“集成学习”在处理不平衡数据集中的应用，例如使用“Bagging”或“Boosting”算法，通过组合多个弱学习器来提升整体的性能，尤其是在处理不平衡数据时，这些集成方法往往能取得更好的效果。 《深度学习的7种有力策略》这本书，让我深刻认识到，处理不平衡数据集并非简单的算法选择问题，而是一个需要从数据、模型、评估等多个维度进行综合考虑的系统工程。
评分《深度学习的7种有力策略》这本书，在“深度学习框架的选择与应用”这一实用层面，为我提供了极其清晰的指引。 尽管书名聚焦于策略，但作者深知，有效的策略离不开强大的工具支撑。 因此，书中对当前主流的深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch，进行了细致的比较和深入的分析。 我对书中对这两个框架的优劣势对比印象深刻。 TensorFlow以其强大的生产环境部署能力和丰富的功能库而闻名，尤其是在大型项目和企业级应用中，其生态系统更加成熟。 而PyTorch则以其更灵活的API、动态计算图以及友好的调试体验，在学术研究和快速原型开发方面更受欢迎。 作者并没有简单地给出“哪个更好”的答案，而是根据不同的应用场景和个人偏好，给出了中肯的建议。 他详细阐述了如何在每个框架下实现书中所介绍的各种策略，包括数据预处理、模型构建、训练优化、模型评估以及部署等关键环节。 例如，在介绍模型剪枝时，书中不仅说明了剪枝的理论，还提供了在TensorFlow和PyTorch中实现模型剪枝的具体代码示例，包括如何使用框架提供的API来识别和移除冗余的权重。 在讨论注意力机制时，书中则展示了如何利用PyTorch的`nn.MultiheadAttention`模块或TensorFlow的`tf.keras.layers.MultiHeadAttention`来实现高效的自注意力计算。 此外，书中还探讨了如何在不同的框架下进行分布式训练，以及如何利用框架提供的工具进行模型性能的监控和可视化。 这种理论与实践相结合的讲解方式，极大地降低了我在实际操作中的门槛。 《深度学习的7种有力策略》这本书，不仅仅是一本关于深度学习策略的指南，更是一本关于如何将这些策略落地为可执行代码的“实操手册”，它让我能够真正地将所学知识应用于解决实际问题，是每一位深度学习从业者不可或缺的参考。
评分我必须承认，《深度学习的7种有力策略》这本书在“模型泛化能力”这一关键领域，给我带来了前所未有的启发。 在我的认知中，深度学习模型的终极目标是能够在未见过的数据上表现出色，即具有良好的泛化能力。 而这本书，则将这一目标分解为一系列可执行、可理解的策略，并且讲述得如此生动。 作者在讨论“数据增强”时，并没有仅仅列出一些常见的增强方法，例如旋转、翻转、裁剪等，而是深入探讨了不同增强策略对模型性能的影响，以及如何根据特定任务选择最合适的增强组合。 例如，对于图像识别任务，如果训练数据集中存在大量的图像在不同光照条件下，那么亮度、对比度等调整的增强策略就会显得尤为重要。 作者还巧妙地引入了“迁移学习”的概念，并将其视为一种强大的泛化策略。 通过利用在大规模数据集上预训练好的模型，并将其应用于新任务，可以有效地缓解数据不足的问题，并显著提升模型的泛化能力。 我尤其欣赏书中关于“正则化”的深入剖析。 除了大家熟知的L1和L2正则化，作者还详细介绍了“Dropout”和“Batch Normalization”在提升模型泛化能力方面的作用。 Dropout通过随机“丢弃”一部分神经元，迫使模型学习到更加鲁棒的特征表示，从而降低过拟合的风险。 Batch Normalization则通过稳定层间的输入分布，间接地提升了模型的泛化性能。 更让我印象深刻的是，作者在解释这些策略时，并非孤立地看待它们，而是将它们放在一个更大的框架下，展示了它们之间如何相互协作，共同提升模型的泛化能力。 这种系统性的讲解，让我对深度学习模型的“稳定性”和“鲁棒性”有了更深刻的理解，也为我解决实际问题提供了宝贵的思路。 《深度学习的7种有力策略》这本书，无疑是我在深度学习道路上的一位良师益友。
评分这本书，名为《深度学习的7种有力策略》，真的像一本珍贵的宝藏，我迫不及待地想和大家分享一下它的魅力。这本书的内容，它所蕴含的智慧，远不止那些枯燥的算法公式，而是真正触及了如何优雅、高效地解决深度学习中的核心难题。 我读过不少关于深度学习的书籍，但这一本的独特之处在于，它并没有仅仅罗列技术细节，而是深入剖析了“为什么”和“如何做”的底层逻辑。 作者通过精妙的案例和直观的比喻，将一些看似高深莫测的概念阐释得淋漓尽致。 比如，它对于“梯度消失”和“梯度爆炸”的解释，不再是简单的数学推导，而是描绘了一个生动的“信息传递”过程，让我一下子就理解了问题的根源所在，也为后续提出的解决方案打下了坚实的基础。 还有书中对于“正则化”的论述，它并非将各种正则化技术简单地堆砌，而是从“模型复杂度”和“泛化能力”这两个维度出发，娓娓道来。 我印象特别深刻的是，作者在讨论L1和L2正则化时，并没有止步于公式，而是用更广阔的视角去审视它们对模型权重分布的影响，以及如何通过调整正则化强度来平衡模型的“拟合”与“泛化”。 这种深入浅出的讲解方式，让我在学习过程中，不仅知其然，更知其所以然。 每一个策略的提出，都经过了严谨的论证，并附带了清晰的图示和代码示例，这使得我在阅读的同时，也能动手实践，将理论知识转化为实际能力。 尤其是书中对于“注意力机制”的讲解，它将一个复杂的概念化繁为简，用一种诗意的语言描绘了模型如何“聚焦”于最重要的信息，这不仅仅是技术上的突破，更是对人类认知过程的一种模拟，令人拍案叫绝。 总之，这本书为我打开了一扇新的大门，让我对深度学习的理解上升到了一个新的高度，强烈推荐给所有对深度学习充满好奇和求知欲的朋友们。
评分《深度学习的7种有力策略》这本书，为我揭示了“注意力机制”（Attention Mechanism）的强大力量，并将其深入浅出地展现在我面前。 在我之前的认知里，深度学习模型，特别是循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），在处理序列数据和图像数据时，往往倾向于将所有输入信息同等对待，或者通过固定的窗口来提取信息。 然而，注意力机制的引入，彻底改变了这一局面，它允许模型在处理不同部分的数据时，动态地分配不同的“注意力权重”。 作者在解释注意力机制的原理时，并没有止步于一个笼统的概念，而是详细剖析了其核心组成部分：查询（Query）、键（Key）和值（Value）。 它就像是我们在图书馆查找书籍，Query是我们想找的书名，Key是我们书架上每本书的标题，而Value就是书的内容。 通过计算Query和Key之间的相似度，我们可以找到最相关的书（Key），然后提取对应书的内容（Value）。 这种“软性”的加权求和方式，使得模型能够聚焦于当前任务最相关的输入信息，而忽略不相关的信息。 我对书中关于“自注意力机制”（Self-Attention）的介绍尤为赞赏。 它允许模型在处理序列中的每一个元素时，都能考虑到序列中的所有其他元素，并计算它们之间的相关性。 这对于捕捉长距离依赖关系，尤其是在自然语言处理任务中，表现出了无与伦比的优势。 Transformer模型之所以能够取得巨大成功，很大程度上就归功于其核心的自注意力机制。 作者通过生动的图例，展示了自注意力机制如何计算不同词语之间的关联度，从而帮助模型更好地理解句子的含义。 此外，书中还探讨了注意力机制在计算机视觉领域的应用，例如在图像标题生成、视觉问答等任务中，注意力机制能够让模型关注图像中最相关的区域，从而生成更准确、更具描述性的结果。 《深度学习的7种有力策略》这本书，不仅让我理解了注意力机制的理论基础，更重要的是，它让我看到了如何利用这一强大工具来构建更智能、更具表现力的深度学习模型。
评分《深度学习的7种有力策略》这本书，最让我惊喜的是它对“模型评估与诊断”的深入探讨。 在许多机器学习的书籍中，模型评估往往停留在准确率、召回率等基本指标上，而这本书则将目光投向了更深层次的“模型行为分析”。 作者将模型评估比作“医生诊断病情”，需要细致地分析各种“症状”来判断模型的健康状况。 我特别赞赏书中关于“过拟合”和“欠拟合”的详细分析。 它并没有仅仅提供一个指标来区分，而是通过绘制“学习曲线”，即训练集和验证集上的损失或准确率随训练轮数的变化图，来直观地展示模型的表现。 当训练误差持续降低但验证误差停滞不前甚至上升时，作者指出这往往是过拟合的信号，并提供了诸如“早停”、“数据增强”等针对性策略。 反之，当训练误差和验证误差都较高且接近时，则可能是欠拟合，需要增加模型容量或调整模型结构。 此外，书中关于“混淆矩阵”的讲解也相当到位。 它不仅仅是展示了分类结果的统计，更通过分析每个类别被错误分类的情况，帮助我识别模型在哪些特定类别上表现不佳，从而有针对性地调整模型或增加特定类别的训练数据。 作者还介绍了“ROC曲线”和“AUC值”，这对于理解二分类模型的性能，特别是在类别不平衡的情况下，提供了非常有价值的视角。 曲线下的面积（AUC）越大，表明模型区分正负样本的能力越强。 这种多维度的评估方法，让我能够更全面、更准确地认识模型的真实水平。 《深度学习的7种有力策略》不仅仅教会了我如何训练模型，更教会了我如何“理解”模型，如何“审视”模型，这对于我后续的深度学习实践具有极其重要的指导意义。
评分在深入研读《深度学习的7种有力策略》的过程中，我被书中对于“模型优化”这一核心主题的深刻洞察所深深吸引。 这本书并没有像许多其他教材那样，仅仅提供一系列的优化算法列表，而是回归到优化的本质——如何让模型在复杂的损失函数空间中，找到通往最佳性能的路径。 作者将优化过程比作一场“寻宝之旅”，而损失函数则是一个充满起伏的山脉。 不同的优化算法，就像是采用了不同的“导航工具”和“行动策略”。 我尤其欣赏书中对“Adam”优化器及其变种的解读，它不仅仅是描述了动量和RMSprop的结合，更深入地剖析了它们如何在应对不同类型的梯度变化时，表现出卓越的鲁棒性。 作者通过生动的图示，展示了不同优化器在损失函数曲面上的“行进轨迹”，让我直观地理解了为什么Adam能够在许多场景下获得比SGD更快的收敛速度，同时也揭示了它可能存在的“过拟合”风险。 另外，关于“学习率调度”的章节，作者更是将其提升到了“艺术”的层面。 它不再是简单的“学习率衰减”，而是根据模型的训练进程，动态地调整学习率，以避开局部最优解，并最终在全局最优解附近“精耕细作”。 这种精细化的控制，使得模型的训练过程更加稳定，性能也得到了显著提升。 我还对书中关于“批量归一化”（Batch Normalization）的阐述印象深刻。 它不仅仅是作为一个“加速器”的存在，更重要的是它有效地解决了“内部协变量偏移”的问题，使得模型对初始化的敏感度降低，训练过程更加稳定。 作者对BN的解释，从其数学原理到实际应用中的调优技巧，都进行了详尽的阐述，让我明白了为什么它在现代深度学习模型中如此普遍且重要。 这本书真的让我对模型训练过程中的每一个环节都有了更深的认识，不仅仅是学会了使用工具，更是理解了工具背后的思想。
评分《深度学习的7种有力策略》这本书，在“模型压缩与加速”这一至关重要的主题上，为我提供了极其宝贵的见解和实用的技术。 随着深度学习模型的日益复杂，其对计算资源和存储空间的需求也越来越大，这在一定程度上限制了它们在资源受限的环境（如移动设备、嵌入式系统）中的部署。 这本书则系统地介绍了如何对模型进行优化，使其更加轻量化和高效。 作者首先阐述了模型压缩的必要性，并将其比作“给模型瘦身”，使其在保持强大功能的同时，也能更加灵活敏捷。 我对书中关于“模型剪枝”（Model Pruning）的讲解印象深刻。 它通过识别并移除模型中冗余的连接或神经元，从而减小模型的规模。 作者详细介绍了不同的剪枝策略，包括非结构化剪枝和结构化剪枝，以及如何根据重要性指标（如权重的大小、梯度的贡献等）来决定哪些部分可以被移除。 此外，书中对“量化”（Quantization）技术的阐述也极其详尽。 量化是将模型中的浮点数权重转换为低精度整数（如8位或4位整数），从而显著减小模型的文件大小和计算复杂度。 作者不仅介绍了线性量化和非线性量化等基本方法，还探讨了量化感知训练（Quantization-Aware Training）等技术，它可以在训练过程中就考虑量化带来的影响，从而在模型性能损失最小的情况下实现高效的量化。 另一项让我受益匪浅的技术是“知识蒸馏”（Knowledge Distillation）。 这种方法允许我们将一个大型、性能优越的“教师模型”的知识迁移到一个小型、轻量级的“学生模型”中。 作者详细解释了如何通过匹配教师模型的输出概率（软标签）或中间层的激活输出来训练学生模型，使其能够模仿教师模型的行为，从而在较小的模型规模下获得接近甚至优于教师模型的性能。 《深度学习的7种有力策略》这本书，为我提供了从理论到实践的完整路线图，让我能够将复杂的深度学习模型成功地部署到各种实际应用场景中，真正实现了“在有限资源下，发挥无限潜能”。
评分《深度学习的7种有力策略》这本书，为我打开了“模型可解释性”这一激动人心的新领域。 在很多情况下，我们可能成功训练了一个性能优异的深度学习模型，但却无法理解它做出某个预测的具体原因。 这本书则旗帜鲜明地提出了“模型可解释性”的重要性，并提供了一系列切实可行的策略来探究模型内部的运作机制。 作者在探讨“特征可视化”时，用生动的语言描述了如何通过反向传播和梯度上升等技术，生成能够最大化特定神经元或输出的输入样本。 这就像是“给模型提问”，然后观察它“如何回答”，从而了解模型关注了哪些特征。 我对书中关于“类激活映射”（Class Activation Mapping, CAM）和“梯度加权类激活映射”（Gradient-weighted Class Activation Mapping, Grad-CAM）的介绍尤为着迷。 这些技术能够生成热力图，直观地展示出卷积神经网络在进行图像分类时，关注了图像的哪些区域。 例如，在识别猫的图像时，热力图可能会高亮猫的眼睛、鼻子和耳朵等关键部位，这让我切实地“看到”了模型是如何做出判断的。 此外，书中还介绍了“LIME”（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）和“SHAP”（SHapley Additive exPlanations）等模型无关的解释方法。 这些方法允许我们在不了解模型具体结构的情况下，也能解释单个预测是如何产生的。 例如，LIME通过在预测点附近生成扰动样本，并训练一个简单的、可解释的局部模型来近似复杂模型的行为。 这种“局部解释”的思想，让我能够理解模型对于某个具体输入的决策逻辑。 《深度学习的7种有力策略》这本书，不仅提升了我的模型构建能力，更重要的是，它让我有能力去“理解”和“信任”我所构建的模型，这在许多对可信度要求极高的领域，如医疗、金融等，是至关重要的。
评分《深度学习的7种有力策略》这本书，为我打开了“生成模型”这一令人神往的领域，并以一种深入浅出的方式，展现了其强大的创造力。 生成模型的核心在于学习数据的分布，并能够根据学到的分布生成新的、逼真的数据样本，这对于内容创作、数据增强、异常检测等领域具有极其广泛的应用。 我对书中对“生成对抗网络”（Generative Adversarial Networks, GANs）的深入剖析尤为着迷。 GANs由一个生成器（Generator）和一个判别器（Discriminator）组成，它们之间通过对抗性的训练过程不断进步。 生成器试图生成逼真的假数据来欺骗判别器，而判别器则努力区分真实数据和生成数据。 这种“猫捉老鼠”式的博弈过程，使得生成器能够逐渐学习到复杂的数据分布，并生成高度逼真的样本。 作者详细解释了GANs的训练原理、目标函数，以及可能遇到的挑战，例如模式崩溃（Mode Collapse）和训练不稳定的问题。 我对书中介绍的“变分自编码器”（Variational Autoencoders, VAEs）也同样感到惊叹。 VAEs将自编码器（Autoencoder）与概率模型相结合，通过学习数据的隐变量分布，并从该分布中采样来生成新的数据。 VAEs不仅能够生成新的数据，还能够对隐变量进行插值和操作，从而实现对生成数据的可控性。 例如，通过对人脸图像的隐变量进行插值，可以生成人脸表情逐渐变化的动画。 此外，书中还介绍了“扩散模型”（Diffusion Models）等新兴的生成模型技术，它们通过逐步向数据添加噪声，然后学习反向去噪过程，来生成高质量的数据样本。 作者对这些模型的数学原理、训练方法以及在图像生成、音频生成等领域的成功应用都进行了详尽的介绍。 《深度学习的7种有力策略》这本书，让我深刻认识到深度学习在创造内容方面的无限潜力，它不仅仅是分析和预测，更是“创造”的力量，让我对未来的AI发展充满了期待。
评分适合中小学的工具书，有很详细的深度学习教学策略，但是由于是国外的书，如果想融入自己的教学设计中，还需做一些本土化。
评分半拉磕几的看完了这本书，里面会有一些学习方法的启发，然鹅比较适合初中或小学生，我想 漫漫出生了我再临时抱佛脚吧
评分不再版是有原因的。
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