BP神经网络训练流程图

BP神经网络训练流程图描述了该网络的训练过程。首先，输入数据被送入网络，经过前向传播计算得到输出结果。接着，通过比较输出结果与实际标签之间的误差，计算出损失函数的值。然后，反向传播算法被用于计算每个神经元对误差的敏感度（梯度），并根据梯度更新连接权重和偏置值。这个过程会不断重复进行多次（通常称为迭代次数），直到网络达到预定的训练目标或收敛为止。最后，训练好的神经网络可以用于对新的输入数据进行分类或预测。