stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Truyền ngược
Trực giác > Học như là một bài toán tối ưu hóa

Trước khi chỉ ra nguồn gốc toán học của thuật toán truyền ngược, cần phải phát triển một số trực giác về mối quan hệ giữa đầu ra thực tế của một nơ-ron và đầu ra chính xác cho một trường hợp huấn luyện cụ thể. Hãy xem xét một mạng nơ-ron đơn giản với hai đơn vị đầu vào, một đơn vị đầu ra và không có đơn vị ẩn. Mỗi nơ-ron sử dụng một đầu ra tuyến tính là tổng trọng số của đầu vào của nó.
Ban đầu, trước khi huấn luyện, các trọng số sẽ được thiết lập một cách ngẫu nhiên. Sau đó, các nơ-ron học từ các ví dụ huấn luyện, trong trường hợp này bao gồm một tập dữ liệu ( x_{1},  x_{2},  t) trong đó  x_{1} và  x_{2} là các đầu vào của mạng và  t là đầu ra đúng (là đầu ra mà mạng tạo ra cuối cùng cho các đầu vào giống hệt nhau). Mạng đã cho  x_{1} và  x_{2} sẽ tính toán một đầu ra  y t (Do trọng số ban đầu là ngẫu nhiên). Một phương pháp phổ biến để đo lường sự chênh lệch giữa đầu ra dự kiến  t và đầu ra thực tế  y là sử dụng phương pháp sai số bình phương:
trong đó  E là sự khác biệt hoặc sai số.
Ví dụ, hãy xem xét mạng nơ-ron trên một trường hợp đào tạo duy nhất:  (1,1,0), theo đó đầu vào  x_{1} và  x_{2} tương ứng là 1 và 1 và đầu ra đúng,  t là 0. Bây giờ nếu đầu ra thực tế  y được vẽ trên trục x đối với sai số  E y, kết quả là một hình parabol. Điểm cực tiểu của hình parabol đó tương ứng với đầu ra  y được cực tiểu hóa sai số  E. Đối với một trường hợp huấn luyện duy nhất, cực tiểu này có thể chạm tới trục  xzero và mạng nơ-ron đó có thể tạo ra một đầu ra  y có thể khớp chính xác với đầu ra mong muốn  t. Vì vậy, bài toán của ánh xạ các đầu vào đến các đầu ra có thể được giảm về bài toán tối ưu hóa tìm kiếm một hàm mà sẽ tạo ra sai số tối thiểu.
Tuy nhiên, đầu ra của một nơ-ron phụ thuộc vào tổng trọng số của tất cả các đầu vào của nó:
trong đó  w_{1} và  w_{2} là các trọng số nằm trên kết nối từ các đơn vị đầu vào đến đơn vị đầu ra. Vì vậy, sai số này cũng phụ thuộc vào các trọng số đưa nơ-ron đó, rút cuộc đó là những gì cần thiết để thay đổi trong mạng này để cho phép việc học. Nếu mỗi trọng số được vẽ trên trục hoành và sai số nằm trên trục tung, thì kết quả là một chảo parabolic (Nếu một nơ-ron có  k trọng số, thì chiều của bề mặt sai số sẽ là  k+1, vì vậy một nơ ron có  k+1 trọng số sẽ tương đương với parabol 2D).
thuật toán truyền ngược nhằm tìm ra tập trọng số để cực tiểu hóa sai số này. Có rất nhiều phương pháp để tìm kiếm cực tiểu của một hàm parabol hay bất kỳ hàm nào trong bất kỳ chiều không gian nào. Có một cách đó là giải hệ phương trình theo phương pháp giải tích, tuy nhiên điều này chỉ thực hiện được nếu mạng nơ-ron là một hệ thống tuyến tính, và mục đích là để có thể huấn luyện được các mạng nơ-ron nhiều lớp, phi tuyến (do một mạng nơ-ron tuyến tính đa tầng thì tương đương với một mạng nơ-ron đơn lớp). Phương pháp được sử dụng trong truyền ngược là gradient descent.
Trực giác > Giải tích để hiểu về gradient descent

Trực giác cơ bản đằng sau gradient descent có thể được minh họa bằng một kịch bản giả định. Một người đang bị mắc kẹt trên núi và đang cố gắng để đi xuống (nghĩa là cố gắng để tìm điểm cực tiểu). Trời đang sương mù nặng cho nên tầm nhìn bị hạn chế rất nhiều. Vì vậy, đường xuống núi không thể nhìn thấy được, vì vậy anh ta phải sử dụng thông tin cục bộ (địa phương) để tìm ra điểm cực tiểu. Anh ta có thể sử dụng phương pháp gradient descent, bao gồm việc nhìn vào độ dốc của ngọn đồi tại vị trí hiện tại của mình, sau đó di chuyển theo hướng dốc nhất đi xuống(cụ thể là xuống dốc). Nếu anh ta đã cố gắng để tìm thấy đỉnh núi (tức là điểm cực đại), thì anh ta sẽ tiếp tục đi theo hướng dốc nhất đi lên (tức là lên dốc). Sử dụng phương pháp này, anh ta sẽ dần dần tìm thấy đường đi xuống núi. Tuy nhiên, giả định cũng đưa ra rằng độ dốc của ngọn đồi không phải là rõ ràng ngay lập tức với các quan sát đơn giản, mà thay vào đó nó đòi hỏi một dụng cụ tinh vi để đo lường, mà người đó vô tình có được tại thời điểm đó. Phải mất khá nhiều thời gian để đo độ dốc của ngọn đồi với dụng cụ này, như vậy anh ta nên giảm thiểu việc sử dụng dụng cụ này nếu muốn xuống tới chân núi trước khi hoàng hôn ập tới. Khó khăn sau đó là lựa chọn tần suất đo độ dốc của ngọn đồi để không phải đi ra khỏi lộ trình cần phải đi.
Trong phép giải tích này, người tham gia đại diện cho thuật toán truyền ngược và đường đi dẫn xuống núi đại diện cho chuỗi cài đặt tham số mà thuật toán sẽ khám phá. Độ dốc của ngọn đồi tượng trưng cho độ dốc của bề mặt sai số vào thời điểm đó. Dụng cụ dùng để đo độ dốc chính là đạo hàm (độ dốc của bề mặt sai số có thể được tính bằng cách lấy đạo hàm của hàm sai số bình phương tại thời điểm đó). Hướng mà anh ta chọn để đi di chuyển gắn với gradient của bề mặt sai số vào thời điểm đó. Lượng thời gian mà anh ta di chuyển trước khi thực hiện một đo lường khác chính là tốc độ học của thuật toán. Xem phần giới hạn để xem thảo luận về những hạn chế của thuật toán "leo núi" loại này.
Phép lấy đạo hàm

Do truyền ngược sử dụng phương pháp gradient descent, ta cần phải tính đạo hàm của hàm sai số bình phương với các trọng số của mạng. Giả sử có một nơ-ron đầu ra, hàm sai số bình phương sẽ là:
Trong đó
Hệ số  \textstyle {\frac {1}{2}} được đưa vào để loại bỏ số mũ khi lấy vi phân. Sau đó, biểu thức này sẽ được nhân với một tỷ lệ học tùy ý, vì vậy sẽ không quan trọng nếu một hệ số không đổi được được đưa vào.
Đối với mỗi nơ-ron  j, đầu ra của nó  o_{j} được định nghĩa như sau
Đầu vào  {\mbox{net}}_{j} đưa vào một nơ-ron là tổng trọng số của đầu ra  o_{k} của các nơ-ron trước đó. Nếu nơ-ron này là lớp đầu tiên nằm sau lớp đầu vào,  o_{k} của lớp đầu vào sẽ đơn giản là các đầu vào  x_{k} của mạng nơ-ron đó. Số các đơn vị đầu vào đưa vào nơ-ron là  n. Biến  w_{ij} biểu thị trọng số giữa các nơ-ron  i và  j.
\varphi  nói chung là phi tuyến và khả vi. Một hàm kích hoạt  được ứng dụng phổ biến đó là hàm sigmoid:
nó có một vi phân rất đẹp:
Phép lấy đạo hàm > Tìm đạo hàm của sai số

Tính toán đạo hàm riêng của sai số đối với một trọng số  w_{ij} được thực hiện bằng cách sử dụng quy tắc chuỗi đến 2 lần:
Trong cụm cuối cùng nằm bên phải của công thức sau đây, chỉ một số hạng trong tổng  \mathrm {net_{j}}  phụ thuộc vào  w_{ij},do đo
Nếu nơ-ron này nằm trong lớp đầu tiên sau khi lớp đầu vào, thì  o_{i} sẽ là  x_{i}.
Đạo hàm của đầu ra của nơ ron  j đối với đầu vào của nó đơn giản là đạo hàm riêng của hàm kích hoạt (giả sử ở đây là hàm logistic được sử dụng):
Đây là lý do tại sao truyền ngược yêu cầu hàm kích hoạt phải khả vi.
Số hạng đầu tiên sẽ đơn giản để đánh giá nếu nơ-ron này nằm trong lớp đầu ra, bởi vì sau đó  o_{j}=y và
Tuy nhiên, nếu  j là một lớp bên trong bất kỳ, việc tìm vi phân  E đối với  o_{j} sẽ ít rõ ràng hơn.
Xem xét  E như là hàm của các đầu vào của tất cả các nơ-ron  L={u,v,\dots ,w} nhận đầu vào từ nơ-ron  j,
và lấy tổng đạo hàm đối với  o_{j}, một biểu thức đệ quy cho đạo hàm này thu được:
Vì vậy, đạo hàm đối với  o_{j} có thể được tính toán nếu tất cả các đạo hàm đối với các đầu ra   o_{l} của lớp kế tiếp – lớp nằm gần với nơ-ron đàu ra hơn - được biết.
Đặt tất cả chúng với nhau:
Với
Để cập nhật trọng số  w_{ij} sử dụng gradient descent, ta phải chọn một tốc độ học,  \alpha . Sự thay đổi trong trọng số, sẽ được thêm vào trọng số cũ, bằng với tích của tốc độ học với gradient, được nhân bởi  -1:
\textstyle -1 được nhân vào để cập nhật hướng cực tiểu, chứ không phải hướng cực đại, của hàm sai số.
Đối với một mạng đơn lớp, biểu thức này trở thành Quy tắc Delta. Để hiểu rõ hơn về cách thức truyền ngược làm việc, hãy xem ví dụ để minh họa sau đây: https://web.archive.org/web/20150317210621/https://www4.rgu.ac.uk/files/chapter3%20-%20bp.pdf, trang 20.
Các chế độ học

Có hai chế độ học để lựa chọn: một loạt và ngẫu nhiên. Trong chế độ học ngẫu nhiên, mỗi một lan truyền được theo sau ngay bởi một cập nhật trọng số. Trong học một loạt, nhiều lan truyền xảy ra trước khi cập nhật các trọng số, các sai số tích lũy trên các mẫu nằm trong một gói. Học Ngẫu nhiên đưa vào các "nhiễu" vào quá trình gradient descent, sử dụng gradient địa phương tính từ một điểm dữ liệu. Điều này sẽ giúp giảm khả năng bị mắc kẹt trong một cực tiểu cục bộ cho mạng lưới. Tuy nhiên, học một loạt thường đạt được độ dốc nhanh hơn, ổn định hơn với một cực tiểu địa phương, vì mỗi cập nhật được thực hiện theo hướng sai số trung bình của các mẫu một loạt. Trong các ứng dụng hiện đại, một lựa chọn thỏa hiệp phổ biến là sử dụng các "mini-batch", nghĩa là học một loạt, nhưng với một gói có kích thước nhỏ và mẫu được lựa chọn ngẫu nhiên.
Bộ sưu tập dữ liệu huấn luyện

Học trực tuyến được sử dụng cho các môi trường động, cung cấp một dòng liên tục các mẫu dữ liệu huấn luyện mới. Học ngoại tuyến tận dụng tốt một tập huấn luyện các mô hình tĩnh.
Các hạn chế

Gradient descent với truyền ngược không bảo đảm sẽ tìm ra cực tiểu toàn cục của hàm sai số, mà chỉ ở mức cực tiểu địa phương; also, it has trouble crossing plateaus in the error function landscape. This issue, caused by the non-convexity of error functions in neural networks, was long thought to be a major drawback, but in a 2015 review article, Yann LeCun et al. argue that in many practical problems, it is not.
Học truyền ngược không đòi hỏi việc chuẩn hóa các vectơ đầu vào; Tuy nhiên, việc chuẩn hóa có thể cải thiện hiệu suất.
Lịch sử

Theo các nguồn khác nhau, vấn đề cơ bản của truyền ngược liên tục được bắt nguồn từ trong bối cảnh của lý thuyết điều khiển bởi Henry J. Kelley trong năm 1960 và bởi Arthur E. Bryson vào năm 1961, sử dụng các nguyên tắc của quy hoạch động. Năm 1962, Stuart Dreyfus xuất bản một dẫn xuất đơn giản chỉ dựa trên quy tắc dây chuyền. Vapnik trích dẫn tham khảo trong quyể sách của ông về Máy véc tơ hỗ trợ. Arthur E. Bryson và Yu-Chi Ho mô tả nó như là một phương pháp tối ưu hóa nhiều-giai đoạn vào năm 1969.
Năm 1970,Seppo Linnainmaa cuối cùng đã xuất bản phương pháp tổng quát để tính vi phân tự động (AD) rời rạc kết nối các mạng của hàm khả vi lồng nhau. Điều này tương ứng với phiên bản hiện đại của truyền ngược có hiệu quả ngay cả khi các mạng không nhiều.
Năm 1973, Stuart Dreyfus sử dụng truyền ngược để tương thích với các tham số của các bộ điều khiển tỉ lệ với các gradient sai số. Năm 1974, Paul Werbos đề cập đến khả năng áp dụng nguyên tắc này cho các mạng nơ-ron nhân tạo, và trong năm 1982, ông đã áp dụng phương pháp AD của Linnainmaa cho các mạng nơ-ron theo cách mà chúng ta sử dụng rộng rãi ngày nay
Năm 1986,David E. Rumelhart, Geoffrey E. Hinton và Ronald J. Williams cho thấy thông qua các thí nghiệm máy tính rằng phương pháp này có thể tạo ra các đại diện bên trong hữu ích của dữ liệu vào trong các lớp ẩn của mạng nơ-ron.
 Vào năm 1993, Eric A. Wan là người đầu tiên chiến thắng một cuộc thi nhận  dạng mẫu quốc tế thông qua phương pháp truyền ngược. Trong những năm 2000 nó không còn được ưa thích nữa nhưng đã được sử dụng trở lại trong những năm 2010, hiện tại có thể huấn luyện nhiều mạng lớn hơn nhiều bằng cách sử sức mạnh tính toán hiện đại khổng lồ như GPU. Ví dụ, vào năm 2013 những chương trình nhận dạng giọng nói tốt nhất có sử dụng các mạng nơ-ron được huấn luyện theo phương pháp truyền ngược này.
[citation needed]
Một mạng nơ-ron đơn giản với hai đơn vị đầu vào và một đơn vị đầu ra
Bề mặt sai số của một nơron tuyến tính cho một trường hợp huấn luyện duy nhất.
Bề mặt sai số của một nơ-ron tuyến tính với hai trọng số đầu vào
Gradient descent có thể tìm ra được cực tiểu địa phương thay vì cực tiểu toàn cục
Vườn quốc gia Zyuratkul

| Vườn quốc gia Zyuratkul |
| --- | --- |
Зюраткуль
IUCN loại II (Vườn quốc gia)
dãy Zyuratkul' và hồ Zyuratkul' nhìn từ Nurgush.

Vị trí: Chelyabinsk, Nga
Thành lập: 1993
Vườn quốc gia Zyuratkul (tiếng Nga: Зюраткуль) là một vườn quốc gia của Nga. Được thành lập vào năm 1993, nó bao gồm phần phía nam của Satkinsky Raion, tỉnh Chelyabinsk. Nó nằm cách khoảng 30 km về phía nam của Satka và 200 km về phía tây Chelyabinsk.
Các tính năng đáng chú ý của vườn quốc gia này bao gồm hồ Zyuratkul nằm trên một khu vực núi khô cằn thuộc dãy Ural ở độ cao 754 mét so với mực nước biển. Hồ nước này có diện tích bề mặt lên tới 13,2 km² và độ sâu tối đa đạt 8 mét. Nước hồ trong vắt cùng với phong cảnh ngoạn mục xung quanh. Hồ Zyuratkul thường được gọi là "Ritsa của Ural".
Một số dãy núi trong vườn quốc gia cũng đáng chú ý, trong đó có rặng Zyuratkul (dài 8 km và điểm cao nhất đạt 1.175 mét) hay rặng Nurgush là dãy núi có đỉnh núi cao nhất Chelyabinsk với 1.406 mét.
Vitex vestita

| Vitex vestita> Phân loại khoa học |
| --- | --- |
Giới (regnum): Plantae
(không phân hạng): Angiospermae
(không phân hạng): Eudicots
Bộ (ordo): Lamiales
Họ (familia): Lamiaceae
Chi (genus): Vitex
Loài (species): V. vestita
Danh pháp hai phần
Vitex vestita Wall. ex Schauer, 1845 
Vitex vestita là một loài thực vật có hoa trong họ Hoa môi. Loài này được Wall. ex Schauer miêu tả khoa học đầu tiên năm 1845.
Chú thích

↑  The Plant List (2010). “Vitex vestita”. Truy cập ngày 5 tháng 6 năm 2013.
Wahlenbergia ramosa

| Wahlenbergia ramosa> Phân loại khoa học |
| --- | --- |
Giới (regnum): Plantae
(không phân hạng): Angiospermae
(không phân hạng): Eudicots
Bộ (ordo): Asterales
Họ (familia): Campanulaceae
Chi (genus): Wahlenbergia
Loài (species): W. ramosa
Danh pháp hai phần
Wahlenbergia ramosa G.Simpson, 1945 
Wahlenbergia ramosa là loài thực vật có hoa trong họ Hoa chuông. Loài này được G.Simpson miêu tả khoa học đầu tiên năm 1945.
Chú thích

↑  The Plant List (2010). “Wahlenbergia ramosa”. Truy cập ngày 18 tháng 6 năm 2013.
Winthemia gemilis

| Winthemia gemilis> Phân loại khoa học |
| --- | --- |
Giới (regnum): Animalia
Ngành (phylum): Arthropoda
Lớp (class): Insecta
Bộ (ordo): Diptera
Họ (familia): Tachinidae
Chi (genus): Winthemia
Loài (species): W. gemilis
Danh pháp hai phần
Winthemia gemilis
Winthemia gemilis là một loài ruồi trong họ Tachinidae.
Chú thích

↑  Bisby, F.A.; Roskov, Y.R.; Orrell, T.M.; Nicolson, D.; Paglinawan, L.E.; Bailly, N.; Kirk, P.M.; Bourgoin, T.; Baillargeon, G.; Ouvrard, D. (2011). “Species 2000 & ITIS Catalogue of Life: 2011 Annual Checklist”. Species 2000: Reading, UK. Truy cập ngày 20 tháng 6 năm 2014.
↑  James E. O’Hara WORLD GENERA OF THE TACHINIDAE (DIPTERA) AND THEIR REGIONAL OCCURRENCE; Version 7; 10 december 2012
Wahlenbergia ramifera

| Wahlenbergia ramifera> Phân loại khoa học |
| --- | --- |
Giới (regnum): Plantae
(không phân hạng): Angiospermae
(không phân hạng): Eudicots
Bộ (ordo): Asterales
Họ (familia): Campanulaceae
Chi (genus): Wahlenbergia
Loài (species): W. ramifera
Danh pháp hai phần
Wahlenbergia ramifera Brehmer, 1915 
Wahlenbergia ramifera là loài thực vật có hoa trong họ Hoa chuông. Loài này được Brehmer miêu tả khoa học đầu tiên năm 1915.
Chú thích

↑  The Plant List (2010). “Wahlenbergia ramifera”. Truy cập ngày 18 tháng 6 năm 2013.
Trương Trì Hào

| Trương Trì Hào Aska Cheung 張馳豪 |
| --- | --- |

Sinh: 5 tháng 3, 1995 (29 tuổi)  Hồng Kông thuộc Anh
Quốc tịch:  Trung Quốc (Hồng Kông)
Trường lớp: Cử nhân Sinh lý Thể dục và Thạc sĩ Thể dục Thể chất Đại học Miami Thạc sĩ Dinh dưỡng Đại học Tufts (Bỏ học)
Nghề nghiệp: Ca sĩ • Diễn viên • Ca sĩ sáng tác
Năm hoạt động: 2021 đến nay
Tổ chức: TVB (2021 - nay)
Nổi tiếng vì: Chương trình tống nghệ" "Thanh mộng truyền kỳ"
Tác phẩm nổi bật: Phim truyền hình: "Thanh xuân bản ngã" Bài hát: "Sắc thái phía sau"
Chiều cao: 185 cm (6 ft 1 in)
Người thân: 2 em trai
Giải thưởng: Lễ trao giải TVB Bài hát truyền hình được yêu thích nhất Năm 2021 "Học cách bay khi theo đuổi ước mơ" - Thanh mộng truyền kỳ
Sự nghiệp âm nhạc
Thể loại: Cantopop, Mandopop, Nhạc pop tiếng Anh Hồng Kông
Nhạc cụ: Guitar
Năm hoạt động: 2021 – nay
Hãng đĩa: Âm nhạc Ái Bạo (2021 - nay)
Hợp tác với: Thanh mộng truyền kỳ
 
Thông tin YouTube
Trang web: Kênh Trương Trì Hào trên YouTube
Năm hoạt động: 2022 đến nay
Thể loại: Video âm nhạc chính thức cá nhân
Lượt đăng ký: Khoảng 5.080 người (4/6/2022)
Tổng lượt xem: 1.211.158 lần (4/6/2022)
 

Trương Trì Hào (tiếng Trung: 張馳豪, tiếng Anh: Aska Cheung Chi Ho; sinh ngày (1995-Lỗi biểu thức: Dấu phân cách “{” không rõ ràng-05)5 , 1995). Là nam ca sĩ kiêm sáng tác nhạc và diễn viên Hong Kong, thí sinh top 12 của chương trình tìm kiếm tài năng ca hát "Thanh mộng truyền kỳ" mùa 1 TVB. Hiện tại là nghệ sĩ hợp đồng người quản lý TVB và nam ca sĩ "Âm nhạc Ái Bạo" trực thuộc Giải trí Tinh Mộng.
Kinh nghiệm cá nhân > Cuộc sống trước năm 2020

Trương Trì Hào có 2 em trai, từ nhỏ đã thích thể thao và ca hát, từng học nội trú tại Trường tiểu học trực thuộc trường cao đẳng St. Stephen's và Trường Cao đẳng St. Stephen's. Năm 2013 đến Philadelphia Hoa Kỳ để học tại Trường Chestnut Hill Springside. Năm 2015 vì không thi vào được trường có ngành âm nhạc yêu thích, nên đã đến Coral Gables học lấy bằng Cử nhân Sinh lý Thể dục tại Đại học Miami. Sau khi hoàn thành chương trình thạc sĩ một năm của trường về Thể dục thể chất, thì thi đậu giấy phép huấn luyện viên thể dục (thể dục, thể chất). Năm 2020 chuyển tiếp đến Đại học Tufts ở Boston để theo học bằng thạc sĩ Dinh dưỡng, nhưng vào kỳ nghỉ hè quay về Hong Kong thăm người thân nhìn thấy quảng cáo báo danh "Thanh mộng truyền kỳ" liền được cha và em trai khuyến khích tham gia, nhận thấy không thể lo cả hai phương diện cùng lúc trong cuộc thi, nên ngay sau khi kỳ học mới bắt đầu không lâu thì quyết định ngừng học để tham gia.
Kinh nghiệm cá nhân > Năm 2020 đến nay: Tham gia "Thanh mộng truyền kỳ" và ra mắt

Giữa năm 2020, Trương Trì Hào báo danh tham gia chương trình tìm kiếm tài năng "Thanh mộng truyền kỳ" của TVB, là học viên lớn tuổi nhất trong top 15, lấy tên fandom là "Hào nhão" (鬆弛豪), cuối cùng vào tập 7 của chương trình phát sóng năm 2021, anh bị loại cùng với Phan Tĩnh Văn, dừng chân ở top 12, trước khi thi đấu đã cùng các học viên "Thanh mộng" ký hợp đồng người quản lý TVB 5 năm nên đã bỏ bằng Thạc sĩ Dinh dưỡng tại Đại học Tufts sau khi bị loại. Ngày 12 - 15/8 cùng năm, anh cùng các huấn luyện viên và các học viên biểu diễn 4 ngày trong concert tốt nghiệp “Thanh·Mộng phi hành First Live On Stage” tại sân vận động Macpherson Vượng Giác.
Tháng 11/2020, anh trở thành một trong năm vị "Quán quân cấp nam thần" trong chương trình tống nghệ "Nhà bếp nam thần" của TVB. Tháng 12 cùng năm, anh cùng các học viên "Thanh mộng" và các thí sinh "Thịnh·Vũ giả" tham gia diễn xuất trong phim truyền hình thanh xuân vườn trường "Thanh xuân bản ngã", trong phim diễn vai "Nghê Gia Địch" (倪家廸), cũng sáng tác nhiều bài hát cho phim, phát triển hướng ca sĩ tác nhạc.
Năm 2022, Trương Trì Hào phát hành bài hát "Phía sau sắc thái" (色彩背面) làm nhạc chủ đề cho phim TVB "Lời thú tội cuối cùng sau 18 năm 2.0", chính thức ra mắt.
Kinh nghiệm thi đấu > Thanh mộng truyền kỳ

Số điểm phụ thuộc vào số lượng đèn do 25 giám khảo đưa ra, tức là điểm tuyệt đối là 25 điểm.
| Tập | Ngày phát sóng | Bài hát biểu diễn | Người hát cùng | Ghi chú |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Lần triệu tập đầu tiên | 3/1/2021 | 有一種悲傷/ Có một loại tổn thương - A-Lin | Lâm Quân Liên | — |
| 1 | 10/4/2021 | 刻在我心底的名字/ Cái tên khắc sau trong lòng anh - Lư Quảng Trọng | — | Lấy 16 điểm thăng cấp |
| 4 | 1/5/2021 | 只是太愛你/ Chỉ là quá yêu em - Trương Kính Hiên | — | Lấy danh nghĩa đội đỏ thi đấu, thắng trận với 3 điểm, thắng cấp |
| 5 | 8/5/2021 | 眼色/ Màu mắt - Lâm Hựu Gia | Tiển Tĩnh Phong | Lấy danh nghĩa đội đỏ thi đấu, thắng trận với 18 điểm, thắng cấp |
| 6 | 15/5/2021 | 拼圖/ Ghép hình | Hà Tấn Lạc, Tiển Tĩnh Phong, Huỳnh Dịch Bân, Phan Tĩnh Văn, Chiêm Thiên Văn, Diêu Trác Phi | Lấy danh nghĩa đội đỏ thi đấu, thắng trận với 23 điểm, thắng cấp |
| 7 | 22/5/2021 | 單車/ Xe đạp - Trần Dịch Tấn | Hà Tấn Lạc, Tiển Tĩnh Phong, Phan Tĩnh Văn, Chiêm Thiên Văn, Diêu Trác Phi | Lấy danh nghĩa đội đỏ thi đấu, thua trận với 3 điểm, bị loại |
Kinh nghiệm thi đấu > Thanh mộng truyền kỳ 2 Đấu đá sân nước ngoài

| Tập | Ngày phát sóng | Bài hát biểu diễn | Người hát cùng | Ghi chú |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 | 5/11/2022 | 刻在我心底的名字/ Cái tên khắc sâu trong lòng anh - Lư Quảng Trọng | Phan Kiền Chính | Tham gia thi đấu với tư cách người dẫn đội của Dream Team |
Tác phẩm âm nhạc > Bài hát tự sáng tác

| Năm | Bài hát | Ca sĩ | Ghi chú |
| --- | --- | --- | --- |
| 2021 | 兄弟幫 (Basketball Battle Dance Version)/ Hội anh em (Bản nhảy đấu bóng rổ) | Trương Trì Hào, Lưu Triển Đình | Viết nhạc cùng Lâm Quân Liên và Tiển Tĩnh Phong Nhạc đệm phim TVB "Thanh xuân bản ngã" |
| 2021 | 兄弟幫 (BroMance Dance Version)/ Hội anh em (Bản nhảy tình anh em) | Trương Trì Hào, Tiển Tĩnh Phong, Lưu Triển Đình, Lý Thiệu Kiên, Hà Tấn Lạc | Viết nhạc cùng Lâm Quân Liên và Tiển Tĩnh Phong Nhạc đệm phim TVB "Thanh xuân bản ngã" |
| 2022 | 別難過/ Đừng buồn nữa | Trương Trì Hào, Văn Khải Đình | Viết nhạc và lời Nhạc đệm phim TVB "Thanh xuân bản ngã" |
| 2022 | 複雜/ Phức tạp | Viêm Minh Hy | Viết nhạc và lời cùng Lâm Quân Liên Nhạc đệm phim TVB "Thanh xuân bản ngã" |
| 2022 | 我超越我/ Tôi vượt qua tôi | Các học viên Thanh mộng truyền kỳ 2 | Viết nhạc và lời cùng Lâm Quân Liên, Hà Tấn Lạc, Tiển Tĩnh Phong, Dương Hy Nhạc chủ đề "Thanh mộng truyền kỳ 2" |
Tác phẩm âm nhạc > Thành tích bài hát phái đài

| Thành tích bài hát phái đài (5 đài) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Đĩa hát | Bài hát | 903 | RTHK | 997 | TVB | ViuTV | Ghi chú |
Năm 2021
|  | 奪金/ Đoạt kim | - | × | × | 1 | × | Nhạc chủ đề Olympic 2020 TVB Hát cùng toàn thể huấn luyện viên và học viên Thanh mộng truyền kỳ mùa 1 |
Năm 2022
|  | 色彩背面/ Phía sau sắc thái | - | - | 5 | - | × | Bài hát phái đài cá nhân đầu tiênNhạc chủ đề phim TVB "Lời thú tội cuối cùng sau 18 năm 2.0" |
|  | 陽光空氣/ Không khí ánh nắng | - | - | - | 1 | × | Hát cùng Diêu Trác Phi Cover tác phẩm của Ban nhạc Uy Trấn Bài hát quảng cáo 160 năm thành lập công ty TNHH Gas Trung Hoa Hồng Kông |
|  | Together for Good | - | - | - | - | × | Hát cùng Viêm Minh Hy Nhạc chủ đề Ngày công ích 99 năm 2022 |
|  | 青春作風/ Tác phong tuổi trẻ | - | - | - | - | × | Hát cùng Diêu Trác Phi, Chung Nhu Mỹ, Tiển Tĩnh Phong |
|  | Hat Trick | - | - | - | 1 | × | Hát cùng các học viên "Thanh mộng truyền kỳ 1, 2" |
| Album kỷ niệm 55 năm TVB Kinh điển ‧ Truyền thừa | 上海灘/ Bến Thượng Hải | - | - | - | - | × | Hát cùng Đàm Tuấn Ngạn, Trần Sơn Thông, Viên Vỹ Hào, Tiển Tĩnh Phong, Huỳnh Dịch Bân Cover tác phẩm của Diệp Lệ Nghi |
| Tổng số bài quán quân các đài |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 903 | RTHK | 997 | TVB | ViuTV | Ghi chú |
| 0 | 0 | 0 | 3 | 0 | Tổng số bài quán quân 5 đài：0 |
（*）Đang lên bảng
（-）Chưa thể lên bảng
（×）Không có phát đài
Tác phẩm diễn xuất > Phim truyền hình (TVB)

| Phát sóng | Tên phim | Tên phim | Vai diễn |
| --- | --- | --- | --- |
| 2021 | Thanh xuân bản ngã | 青春本我 | Nghê Gia Địch (Aska) |
| 2022 | Mỹ lệ chiến trường | 美麗戰場 | Âu Gia Minh |
Tác phẩm diễn xuất > Chương trình tống nghệ (TVB)

| Phát sóng | Tên chương trình | Tên chương trình | Ghi chú |
| --- | --- | --- | --- |
| 2020 | Khánh đài TVB | 萬千星輝賀台慶 | Cùng các học viên Thanh mộng truyền kỳ làm khách mời biểu diễn |
| 2021 | Thanh mộng truyền kỳ | 聲夢傳奇 | Thí sinh |
| 2021 | Staries Thanh mộng động thái hẹn giờ | Staries聲夢定時動態 | Diễn xuất cố định |
| 2021 | Nhà bếp nam thần | 男神廚房 | Thí sinh |
| 2021 | Nhà bếp nam thần khai trương nè | 男神廚房開業喇 | Thí sinh |
| 2021 | Phúc tá Hương Cảng huề thủ mại hướng 2022 | 福佑香港 攜手邁向2022 | Diễn xuất cố định |
| 2022 | Trận chiến nấu ăn của nam thần | 男神煮場爭霸戰 | Diễn xuất cố định |
| 2022 | Nhạc chủ đề của chúng ta | 我們的主題曲 | Lời dẫn tập 1 (cùng Phan Tĩnh Văn) |