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 - **损失函数**：衡量模型预测结果与真实结果之间的差异，常见的有均方误差（MSE）、交叉熵损失（Cross Entropy Loss）等，用于训练过程中优化模型。
 - **优化器**：根据损失函数的梯度更新神经网络的权重，以最小化损失。常见的优化器有随机梯度下降（SGD）、Adam、RMSProp 等。
 
+- **书籍**：《Deep Learning》（深度学习），由 Ian Goodfellow 等人编写，是深度学习领域的经典著作。
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+   [DeepLearning 深度学习的图书](http://deep.gitpp.com/chap1.html)
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+- **论文**：在 arXiv 和顶级会议（如 NeurIPS、ICML、ICLR）上阅读最新的深度学习论文，了解前沿研究。
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+# 最好的学习就是干项目
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+## 实例
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+[基于深度学习的垃圾分类]( http://www.gitpp.com/ai100/dl-wastesort) 
+ http://www.gitpp.com/ai100/dl-wastesort
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 ### 深度学习常见算法