深度学习训练闭环
① 初始化网络参数
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② 前向传播：数据逐层计算得到预测值
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③ 计算损失：预测值与真实标签的差距
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④ 反向传播：由损失反向计算各层梯度
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⑤ 梯度下降：沿梯度方向更新参数
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◇ 是否收敛？
是 → 得到训练好的模型
↺ 否 → 回到 ② 前向传播，继续迭代训练