深度学习 - 神经网络训练教程

神经网络训练是深度学习中的核心环节，它涉及到如何调整网络中的权重和偏置，以最小化预测误差。以下是一些关于神经网络训练的基本概念和技巧。

训练过程

神经网络训练通常包括以下几个步骤：

• 数据预处理：对输入数据进行标准化或归一化处理，确保数据在合适的范围内。
• 模型初始化：初始化网络的权重和偏置，常用的方法有随机初始化、Xavier初始化等。
• 损失函数：定义一个损失函数来衡量预测值与真实值之间的差异，常用的损失函数有均方误差（MSE）、交叉熵损失等。
• 优化器：选择一个优化器来调整网络的权重和偏置，常用的优化器有SGD、Adam等。
• 迭代训练：通过迭代调整权重和偏置，使损失函数的值逐渐减小。

资源链接

更多关于神经网络训练的资源，您可以参考以下链接：

• 神经网络训练基础知识
• 深度学习框架介绍

图片展示

神经网络结构图

损失函数图

希望这些内容能帮助您更好地理解神经网络训练。如果您有其他问题，欢迎在评论区留言。