深度学习入门指南！六步构建深度神经网络
主讲导师|侯宇涛
本文编辑|梁家祥
你是否对深度学习充满好奇，却不知从何入手？别担心，7月5日智东西公开课NVIDIA专场的第九讲，由NVIDIA中国GPU应用市场总监侯宇涛带来的《深度学习》，为你拆解核心要点！侯宇涛老师用深入浅出的方式，系统介绍了深度学习的定义、特点、应用及新手学习路径。本文整理自他的主讲实录，全文10672字，只需13分钟，带你轻松踏入AI殿堂！
侯宇涛此前还主讲了第三讲和第五讲，主题分别为《不需要写代码，如何用开源软件DIGITS实现图像分类》和《手把手教你使用开源软件DIGITS实现目标检测》。
主讲实录侯宇涛：感谢智东西公开课的邀请，今天非常荣幸能与大家共同探讨深度学习这一火热话题。我是侯宇涛，NVIDIA GPU应用市场总监兼深度学习学院认证讲师。过去一年，我通过全国各地的分享，帮助更多人理解深度学习的魅力。今天，我将从以下四个维度展开分享：
- 机器学习和深度学习的核心定义；
- 深度学习的广泛应用场景；
- 深度学习的实现方法与独特优势；
- 快速上手NVIDIA交互式深度学习训练平台DIGITS。
深度学习本质是一种解决方案，隶属于人工智能范畴。自上世纪50年代计算机诞生以来，高效解决人类问题成为核心议题。到1980年代，机器学习被初步定义，它融合概率论、统计学等多门学科。深度学习通过对人工神经网络的深入研究，让机器学习更完善、更高效。简而言之，人工智能涵盖机器学习，而机器学习又包含深度学习。
为什么必须学习深度学习？回顾2012年Kaggle分子活动数据挖掘大赛，AI教父的博士生团队凭借深度学习工具，在毫无生物学背景的情况下夺冠，震撼科技界。这预示着一个新时代：传统知识积累可能被工具颠覆。如今，深度学习浪潮席卷全球，一位北大毕业的学者在沉寂后投身深度学习，他坦言：“学习深度学习是不得已——它的结合力太强，几乎能在任何场景中创造奇迹。在竞争中，这种无固定形态的武器最可怕，你必须掌握它，否则随时可能被淘汰。”这充分体现了深度学习给各行各业带来的冲击与压力。
这种压力早已显现。从微软、IBM到阿里云，巨头们都在利用深度学习优化业务流程，提升效率。深度学习的历史应用总结出三大要素：算法、数据和算力。算法需精湛，数据需充足，而算力则依赖高性能GPU。三者结合，才能启动深度学习工程。
深度学习正颠覆各行各业。在互联网服务中，它助力图像分类、语音识别；医疗领域，智能诊断系统提升效率；媒体娱乐行业，语义理解让内容推荐更精准；安防与自动驾驶则依赖图像处理技术。其应用场景多样，战术灵活多变。
当前深度学习生态链可分为视觉、语音音频和理解三大类，覆盖绝大多数应用。框架层如TensorFlow、Caffe等工具，降低了开发门槛。NVIDIA作为AI计算引擎供应商，提供cuDNN、TensorRT等SDK，加速深度学习进程。了解这一生态，能帮助你更快步入深度学习领域。
传统计算机视觉处理人脸识别，需为每个特征点编写代码，如120个点就需120段代码，这种一对一模式效率低下。深度学习则相反：它无需理论公式，直接依靠海量数据，让计算机自动生成模型。例如，面对散点数据，深度学习通过算法模拟，拟合出复杂曲线。
机器学习通过多层网络提取特征。以图像为例，从原始图片到分类属性，每一层执行不同任务，逐步抽象出高级特征。这就是深度学习网络的核心。
卷积神经网络是典型代表。初始化网络后，输入已分类图片进行比较。若误差大，计算机自动调整节点权重，实现梯度下降，不断优化。训练网络通过反复迭代，使输出逼近输入标注；推理网络则直接输出判断概率。这一流程定义了深度学习的内部运作。
深度神经网络操作中，计算机从像素值中逐层提取特征：从边缘到器官形状，最终构成整体轮廓。这过程计算密集，参数规模可达十亿级。例如，一个简单两层卷积网络就有84万个参数，手动调节几乎不可能，必须依赖机器自动化。
卷积是核心概念。通过卷积核遍历图片，提取特征并降低维度，如从7x7矩阵变为5x5，减少计算量。使用多个卷积核，能确保特征不遗漏。这就像用多个无人机分块拍摄广场，虽工作量大，但数据完整。
LeNet卷积神经网络展示了这一结构：输入32x32矩阵，经卷积、降维、全连接层，最终输出分类。推理端流程类似，通过Softmax函数给出概率判断。
深度学习实现图片分类，不再需要传统方法的繁琐编码。它通过海量图片训练，让计算机自动学习公式，适应多角度识别。这就像一把万能钥匙，但算法仍有局限，需不断优化。
训练过程总结：输入标记图片，比较输出误差，调整权重以减少偏差。通过迭代优化，模型精度提升，最终部署到推理平台。构建和部署深度神经网络，只需六步：准备数据与网络、数据标注、定义网络、训练网络、优化网络与数据、部署网络。每一步都至关重要，决定了模型最终性能。
选择工具时，Framework众多，如TensorFlow、Caffe等。TensorFlow因功能强大、支持分布式训练而广受欢迎。根据自身编程背景和需求选择，能事半功倍。
深度学习优势显著：鲁棒性强，数据越多越稳定；通用性高，如AlphaGo算法跨界应用；可扩展性好，支持分布式训练加速。基于这些优势，如何快速启程？
传统开发平台需掌握命令行、Linux等，门槛较高。NVIDIA推出的免费开源工具DIGITS，让新手也能轻松入门。它基于浏览器，提供交互式训练界面，简化操作流程。
DIGITS将开发分为四步：数据加载、框架选择、训练监控、结果可视化。相比命令行，图形界面更直观，实时图表帮助判断训练效果。
DIGITS已集成图像分类、目标检测和分割功能，助力AI开发。获取方式简单，支持Ubuntu等系统。注意GPU计算能力需3.0以上，cuDNN选5.0版本。
可视化操作界面让判断更便捷，无需依赖命令行经验。
以上就是本次分享的核心内容。深度学习不仅是技术革新，更是时代机遇。现在，就从这六步开始，动手构建你的第一个神经网络吧！探索AI世界，你只需迈出第一步。立即尝试DIGITS，开启你的深度学习之旅！
提问环节
问题一
张晓冬-上海沐帆科技-技术总监
如何评价计算精度对训练结果的影响。现在有说法是将计算的精度由双精降低到单精度，甚至使用定点精度，只要网络深度足够就对最终结果没有大的影响。这个趋势是否属实？ 为何深度网络没有出现那种前端小的扰动导致后续计算结果出现大的偏差？
侯宇涛：由于深度学习是一个直接基于实践结果体验的解决办法，因此计算精度并不能说深度足够就没有太大的影响，对于精度的选择，需要看实际的应用，如果数据足够多、足够大，那么网络深度只是一个方面；如果精度不能满足梯度，对后面的处理就会有很大的影响。不能直接这样去理解，还需要看具体的训练结果，最好的解决办法就是能满足你训练和工程的需求，如果不能，大家可以一同讨论。
对于为什么网络没有出现前端小的扰动导致后续结果出现大的偏差的问题。这是深度学习一个大的优势，在大数据训练的前提下，使得小数据的影响变得不那么重要。对于内部来说，小规模数据的精度和网络实现的影响不是很大，相当于在一亿个人中，一百人的存在对它的影响不是特别大。
问题二
王佐仁-中科院神经所-研究员
1，如何改进深度学习方法从而实现在线的小样本学习?
2，如何增强深度学习的可解释性?
侯宇涛：1、我是这样理解的，在推理端部署了训练和推理两种功能，然后根据实际的情况去启动训练。有一些操作上的细节需要注意，如何启动训练，因为系统无法判断你目前的判断是错误的。要解决这样的问题，建议你使用嵌入式训练会比较快。
2、对于深入学习，专家定义它为黑盒子，在隐藏的网络中，你没有办法从输出端一步步可逆，去看到它如何去形成这些权重的参数。由于深度学习在一些比较关键的流程中都不太管用，在结构上，大家也不知道机器是怎么学出来的。因此对于可解释性，目前还没有看到特别好的解决办法。
问题三
李亚城-中兴-传感器融合工程师
学习深度学习的一个思路和方法是怎样的？从入门新手到高级进阶的思路是什么？
侯宇涛：这个问题比较广泛。在主讲环节也讲过构建和部署深度学习网络需要的几个步骤，你可以从这些步骤中去理解或者探讨，给自己做一个入门的思路。需要有原始数据或者原始网络，有了数据，需要去给数据打标签，去规划和整理数据。这就是如何对数据或者原始网络进行构想，所谓原始网络的构想，由于目前深度神经网络这一行业都是以经验为主，因此你可以去参考一些比较好的网络，这将给你带来非常大的帮助。对于新手来说，还需要去了解Framework，根据你的工作选择更有效的Framework。
另外，还需要了解各种网络，如VGG、GoogleNet等等，也可以从别人成功的经验去参考和理解。从网络到Framework再到数据整理，这些行业预备知识都是需要去了解的，至于后期的高级进阶，也是基于现在初步入门的操作和体验，届时可以专注于自己的某一项长处，比如进行多分类的能力，或者多种数据处理的能力。这些能力可以让你快速地在某一个行业得到领先的机会。当然不止这些，网络优化、网络训练等每一块都有非常多的成功经验，自己也可以去体会各个细分模块的优劣。我认为作为入门级，可以先从数据、网络以及自己对于行业的处理和理解开始，这些将能够帮助你快一点去入门。希望我的分享能给到你一些帮助。
问题四
易礼艳-德赛西威-工程师
深度学习需要大量的样本，当识别效果不佳时，如何判断是样本问题和还是算法问题？
侯宇涛：这个问题也是目前经常存在的问题，由于在训练的过程当中，无法知道是数据集不合适还是算法不合适。我认为，这个时候不需要花太多精力去用一个不能定义的标准来判断另外一个不能定义的物体，而最好的办法就是能够带着你的数据去找一个模型进行迁移式训练的判断。比如在行业中，你了解到谁跟你做差不多的模型，你可以把这个模型拿过来，再把你的数据丢进去，如果这个数据是收敛的，那一定是算法问题，如果这个数据跑不通，那肯定是数据集的问题。
问题五
李太白-中国网安广州分公司-安全工程师
如何更好利用NVIDIA JETSON TX2 进行深度学习方面的应用（TX2适用于什么领域）？
侯宇涛：JETSON TX2是NVIDIA嵌入式GPU平台，主要用于做Inference的，因此你可以使用TX2去做一些嵌入式行业的应用，比如机器人、自动化设备或者与移动行业相关的判断。TX2有着非常强的计算能力，同时它的功耗也不大，低功耗加上强悍的计算能力，也使得它在很多自动驾驶车中得到了应用。
问题六
宋富强-continental-系统工程师
1、如何优化神经网络或者软件架构来提高硬件的效率（英伟达芯片功耗高，效率就不会很突出）？
2、没有硬件资源的开发者怎么来使用英伟达云端服务器做开发？
侯宇涛：1、按照我的理解，您的问题应该是在推演端。在推演端，我们现在有Tegra，它的功耗从十几W到二十多W，效率也比较高。我觉得您说的不是训练平台，因为训练平台在数据中心应该是以计算为主，从功耗上来说，整体的计算体系的功耗要远小于同样计算能力GPU计算集群的功耗。因此如果在训练端，应该不会存在这个问题。对于推演端，您可以用低功耗的Tegra，它会帮助你快速地达到你的需求。
2、NVIDIA没有云端服务器，我们有各种各样与服务器相关的云端解决方案，咱们中国的阿里云有提供有云端服务器GPU云，您可以去买它的服务来做开发，它是基于NGC（NVIDIA GPU Cloud），同时它里面也有配置好的各种Framework环境，非常方便和好用。
新课预告
智东西公开课8月9日（下周四）晚8点，AI芯片系列课第七节将开讲，由鲲云科技CEO牛昕宇主讲，主题为《基于数据流定制架构的AI应用与实践》，扫码报名，免费入群听课！
课件获取
第一讲，NVIDIA大中华区高性能计算及Applied Deep Learning部门技术总监主讲赖俊杰，主题为《如何搭建适合自己的深度学习平台》
第二讲，NVIDIA高级系统架构师吴磊主讲，主题为《如何为深度学习和HPC提供更高算力》
第三讲，NVIDIA DLI认证讲师侯宇涛主讲，主题为《不需要写代码，如何用开源软件DIG