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东台市，江苏省辖县级市，由盐城市代管，东台市地处江苏省沿海中部，长江三角洲北翼，位于东经120°07′～120°53′，北纬32°33′～32°57′之间，市域总面积3175.67平方公里。东台市属亚热带季风海洋性气候。截至2019年，东台市辖14个镇，另辖6个乡级单位，市政府驻东台镇。截至2018年末，东台市户籍人口109.81万人，其中城镇人口68.43万人，乡村人口41.38万人。 [1] 

东台古称晏，又称西溪、东亭等，1987年国务院批准东台撤县建市（县级）。东台市境内有4个长途客运站，东台市内共有东台站（客货运）、富安站（货运）两个火车站，东台市自古以产盐出名。东台人多属江浙民系。东台市是国家园林城市和中国优秀旅游城市，江苏省政府批复的江苏省20个中心城市之一，确立为沿海现代化工商业城市、沿海城市轴重要中心城市，省计划单列市。2019年以来，先后被评为2019年度全国综合实力百强县市 [2]  、2019年度全国绿色发展百强县市 [3]  等荣誉称号。东台市历史悠久，有护国禅寺，弥陀寺，黄海森林公园，董永七仙女文化园等风景名胜区。其中，东台董永七仙女的爱情传说被列为国家级非物质文化遗产。

2018年，东台市实现地区生产总值878.6亿元。其中，第一产业增加值99.0亿元，增长3.5%；第二产业增加值356.1亿元，增长3.6%；第三产业增加值423.5亿元，增长7.9%。

右上角的  节点将收到的二元组的两个值1和 -1/0相乘，得到 -1/0。 节点把 -1/0作为第一个值，将  作为第二个值构造二元组 ，传给它的父节点（ 节点）。 节点将二元组的两个值相乘，得到 ，构造二元组 ，传给它的4个父节点：3个  节点和  节点。

3个  节点的动作相同，下面以第一个节点为例来说明。它收到二元组 ，相乘得到 ，作为第一个值，以父节点  的值为第二个值，组成二元组 ，传给父节点 。 节点将二元组的两个值相乘，得到 。类似地， 节点和  节点将算出  或 。 节点也收到二元组 ，相乘得到 。

最后，每个参数节点用超参数  乘以得到的值，从自己的当前值中减去该值，完成本次更新，即：

太抽象了，是吧？以男性样本为例，若右上角的  节点的值大于等于0，则模型分类正确。此时  节点向前传的二元组的第二个值是0，一直传到最前面，各个参数节点得到的也是0，参数值不更新。

若对于这个男性样本，右上角的  节点的值小于0， 节点向前传的二元组的第二个值是 -1，最前面的参数节点  的更新量是 。如果  大于0，则  变大；如果  小于0，则  变小。这两种情况都是使  变大，将参数往分类正确的方向上修正。对  的更新也是这个效果。

再回顾一下式(1.4)，样本为男性时，若模型分类正确，则  为0，参数不更新；若模型分类错误，则  为 -1，参数更新量为 （对 ）或 （对 ）。可见，更新式(1.6)等价于更新式(1.4)。我们描述的是同一种ADALINE训练算法，这种算法的动机和目的就是如1.2节描述的那样。那么，为什么要大费周章呢？那些向后传播的二元组中的数值是什么意思呢？这样更新参数能否减小损失值  呢？请接着往下看。

1.5　小结

本章是本书的开篇，我们从一个简单具象的例子引入了机器学习的相关概念。我们构造了一个根据身高、体重和体脂率判断男性和女性的问题，接着描述了一个模型——ADALINE，这个模型是神经网络的先驱。以当代视角看，ADALINE是一个以阶跃函数为“激活函数”的神经元。本书后面介绍的所有模型都在神经网络这个范畴之内，而机器学习领域还有其他类型的模型。

模型的行为受控于自身内部的参数。训练集是一个包含许多带类别标签的样本的集合。将模型对样本的判断结果与正确类别进行比对，根据误差调整模型参数，尽量将模型调整到能够正确分类训练样本以及未来遇到的新样本的状态，这就是有监督学习。所谓有监督，是指有正确类别标签作为“教师”。有监督学习是机器学习模型训练方法中的一种。

训练ADALINE时，将样本一个一个送给模型，计算出模型的输出和损失函数值。损失函数值衡量模型对样本分类的错误程度，分类正确时损失值小，分类错误时损失值大，且错误越严重损失值越大。根据损失值将一些信息（二元组）沿着计算图反向传播，参数节点根据收到的信息更新自身的值。我们发现，这种更新算法与基于模型结构和含义的更新方法是一致的。

但本章没有说明的是：沿着计算图反向传播的那些信息究竟是什么，为什么这样更新参数有助于降低模型对当前样本的损失值。超前一点说，这种方法就是基于计算图反向传播的随机梯度下降算法。本章使读者大致认识了计算图，在下一章中我们将详细介绍计算图，并讲解梯度下降法和计算图反向传播的原理和实现。

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