深度学习的模型是怎么训练/优化出来的

以典型的分类问题为例，来梳理模型的训练过程。训练的过程就是问题发现的过程，一次训练是为下一步迭代作好指引。算法 1.数据准备 准备：markdown 数据标注前的标签体系设定要合理 用于标注的数据集须要无偏、全面、尽量均衡 标注过程要审核 整理数据集网络 将各个标签的数据放于不一样的文件夹中，并统计各个标签的数目 如：第一列是路径，最后一列是图片数目。 PS：可能会存在某些标签样本不多/多，记下来

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