AI 基础知识从 0.6 到 0.7—— 彻底拆解深度神经网络训练的五大核心步骤

AI 基础知识从 0.6 到 0.7—— 彻底拆解深度神经网络训练的五大核心步骤

摘要

深度学习训练全流程拆解：从手写数字识别demo切入，详解前向传播、损失计算、反向传播、参数更新及循环训练五大核心环节。重点剖析激活函数、Dropout、归一化等关键技术如何解决过拟合、梯度消失等问题，并对比不同优化器优劣。PyTorch框架下，短短几行代码背后隐藏着DNN训练的完整数学原理与工程实践智慧。