网络训练流程图

网络训练流程图展示了一个典型的深度学习模型的训练过程。首先，数据集被加载并划分为训练集、验证集和测试集。然后，选择一个合适的神经网络架构，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），并初始化其参数。接下来，通过将训练数据输入网络，计算损失函数的值，以衡量模型预测与实际标签之间的差异。随后，使用优化算法（如梯度下降）更新网络参数，以减小损失函数值。在每个训练周期结束时，使用验证集评估模型性能，并根据需要调整超参数。经过多个训练周期后，模型逐渐收敛，最终在测试集上达到满意的性能。