4.3 训练与优化基础 (反向传播、梯度下降、优化器)

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4.3 训练与优化基础 (反向传播、梯度下降、优化器) 4.3 训练与优化基础深度学习模型的训练是一个迭代的过程，目标是找到一组参数，使得模型在训练数据上的损失函数最小化。这个过程的核心在于反向传播算法和梯度下降优化方法，以及各种优化器的应用。 4.3.1 反向传播 (Backpropagation) 反向传播是深度学习模型训练的核心算法，它用于计算损失函数关于模型参数的梯度。这个梯度指示了参数应该如何调整，才能减小损失函数。基本原理: 反向传播基于链式法则，将损失函数对最终输出的梯度，逐层反向传递到模型的每一层，从而计算出每一层参数的梯度。前向传播 (Forward Pass): 输入数据通过模型，逐层计算输出，直到得到最终的预测结果。