隐含层权值调整

隐含层权值调整是神经网络训练过程中的关键步骤，它通过优化算法来更新网络中的权重和偏置，以使网络能够更好地拟合训练数据。这个过程通常包括前向传播、计算损失函数、反向传播和权值更新等步骤。在反向传播阶段，网络会根据误差梯度来调整每个神经元的输出，从而影响其连接的下一层神经元的输入。这个过程会一直重复进行，直到网络达到预定的训练次数或误差小于某个阈值为止。隐含层权值调整对于提高神经网络的性能至关重要，因为它可以帮助网络更好地捕捉到数据中的特征和模式。