反向传播(BackPropagation)与梯度下降(Gradient Descent)

梯度下降算法(Gradient Descent) 在机器学习的模型的训练阶段，对模型反复做的事情就是将训练样本通过模型计算出的结果与实际训练集的标签进行比对，用以修改模型中的参数，直至模型的计算结果与训练集中的结果一致。 损失函数 为了量化的表现出模型计算结果与实际的差距，因此引入了损失函数(Loss function)用以显示模型的准确率，不断修改模型参数使得损失函数的值降到最小 输入：模型 输

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