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今天是复习日神经网络与机器学习最大的不同就是不止固定的三行代码需要自己定义一个模型先继承类的属性然后去写自己的属性以及前向传播方法可以手动构建中间层的数量、每一层的神经元数、激活函数选什么、损失函数选什么、以及梯度下降的步长
前向传播通过模型传输如数据来计算预测
计算损失使用损失函数来评估预测与真实标签之间的差距
反向传播根据损失计算梯度
权重更新使用优化器调整步长更新模型的权重
直到损失不变则代表训练完成。
前面的一些官方文档阅读信贷模型训练明日定敲代码实践。
