2.4 训练与评估流程：前向传播、反向传播、梯度下降

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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。 2.4.1 训练与评估流程概览深度学习模型的训练是一个迭代优化的过程。简单来说，它包含以下几个核心步骤：前向传播 (Forward Propagation)：将输入数据送入模型，计算并得到模型的输出（预测值）。