深度学习作为机器学习的一个分支，其核心流程可归纳为以下关键步骤：
数据准备 📁
- 收集原始数据（如图像、文本、数值）
- 数据清洗与格式标准化
- 划分训练集/验证集/测试集
模型选择 🧠
- 确定网络结构（CNN/RNN/GAN等）
- 选择激活函数（ReLU/Sigmoid等）
- 配置层参数与连接方式
训练过程 📈
- 通过反向传播优化参数
- 监控损失函数变化趋势
- 调整学习率与正则化策略
模型评估 🧪
- 使用准确率/召回率等指标验证性能
- 进行交叉验证消除过拟合
- 生成混淆矩阵分析误差分布
模型部署 🚀
- 转换为推理可用格式（如ONNX）
- 优化计算效率（量化/剪枝）
- 集成到实际应用场景
如需深入理解各阶段技术细节，可参考：深度学习_应用案例