深度学习中的常用希腊字母发音与用途速查表

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在数学、统计学以及深度学习等领域中，希腊字母被广泛用于表示各种参数与变量。为了便于记忆和使用，以下整理了常见的希腊字母及其典型含义，避免因长期不用而遗忘。

常用希腊字母及其意义如下表所示：

大写	小写	英文注音	中文注音	常用数学/深度学习含义
A	α	Alpha	阿尔法	学习率 (Learning Rate)，动量系数，权重混合比例
B	β	Beta	贝塔	动量参数 (Momentum)，Adam 优化器中的衰减率
Γ	γ	Gamma	伽马	强化学习折扣因子，Focal Loss 参数，BatchNorm 中的缩放参数
Δ	δ	Delta	德尔塔	变化量/梯度（如 δ error），Kronecker delta 函数
E	ε	Epsilon	艾普西隆	极小值（防止除零错误），误差项，探索率 (RL)
Z	ζ	Zeta	泽塔	黎曼函数 (较少见)，阻尼比
H	η	Eta	艾塔	学习率（常见替代 α），效率
Θ	θ	Theta	西塔	模型参数/权重 (Weights)，角度，阈值
I	ι	Iota	约塔	极小量，迭代索引 (较少见)
K	κ	Kappa	卡帕	核函数相关，条件数
Λ	λ	Lambda	兰姆达	正则化系数 (Regularization)，特征值 (Eigenvalue)
M	μ	Mu	缪	均值 (Mean)，动量
N	ν	Nu	纽	自由度，泊松比
Ξ	ξ	Xi	克西	随机变量，特征向量分量
Π	π	Pi	派	圆周率，连乘 (Product)，策略 (RL Policy)
P	ρ	Rho	柔	相关系数，谱半径，密度
Σ	σ	Sigma	西格玛	求和 (Summation)，Sigmoid 激活函数，标准差 (Standard Deviation)
T	τ	Tau	陶	时间步，温度系数 (Temperature)，目标网络更新率
Υ	υ	Upsilon	宇普西隆	(较少见)
Φ	φ	Phi	斐	特征映射/特征函数，空集，角度
X	χ	Chi	卡	卡方分布 (Chi-squared)
Ψ	ψ	Psi	普西	波函数，某些特定的激活函数或映射
Ω	ω	Omega	欧米伽	权重（偶尔），角频率，样本空间

[此处为图片1]

需要注意的是，同一个希腊字母在不同学科或上下文中可能具有截然不同的含义。例如，σ 既可以代表标准差，也可指代 Sigmoid 激活函数；而 Σ 则常用于表示求和操作。因此，在阅读文献或推导公式时，必须结合具体语境进行理解。

此外，在手写过程中应特别注意一些易混淆的符号：

• ν（Nu）与英文小写字母 v 容易混淆；
• ρ（Rho）与英文小写字母 p 在书写不清时也难以区分；
• θ（Theta）与 w（weights）在表达模型参数时虽有不同习惯——统计学常用 θ，而计算机科学或工程领域更倾向使用 w 和 b（bias）——但它们本质上指的是同一类对象。

清晰规范的书写有助于减少误解和推导错误，尤其是在复杂公式的演算过程中。

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关键词：深度学习 希腊字母 eigenvalue Kronecker Deviation