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2.4 训练与评估流程：前向传播、反向传播、梯度下降 2.4 训练与评估流程：前向传播、反向传播、梯度下降 在构建了神经网络模型并理解了其基本结构后，接下来的关键步骤是如何让模型从数据中学习。这个学习过程就是训练。训练的目标是找到模型内部的最佳参数（主要是权重和偏置），使得模型能够对新的输入数据做出准确的预测。本章将深入探讨深度学习模型训练的核心流程：前向传播、反向传播以及参数更新算法——梯度下降。 2.4. 会员。《2.4 训练与评估流程：前向传播、反向传播、梯度下降》收录于灏天文库文集《TensorFlow、PyTorch 入门实战：快速搭建你的第一个AI模型》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

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原文： https://aiknowledge.cn/collection/465-tensorflowpytorch-%E5%85%A5%E9%97%A8%E5%AE%9E%E6%88%98%E5%BF%AB%E9%80%9F%E6%90%AD%E5%BB%BA%E4%BD%A0%E7%9A%84%E7%AC%AC%E4%B8%80%E4%B8%AAai%E6%A8%A1%E5%9E%8B

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