Oct.29 成爲不朽，然後死去

1.深度學習的基本流程是 設計神經網絡結構，形成計算圖，選擇一個合適的損失函數，使用損失函數衡量預測值與真實值之間的差異。具體到一輪計算：我們需要將一個批次的數據餵給神經網絡，神經網絡前向傳播（Forward），求得損失函數的值；然後是反向傳播（Back Propagation）過程：求得損失函數對模型各參數的導數，利用梯度下降法來更新模型各參數。深度學習框架的最重要的一項功能就是幫我們完成了求導

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