解释神经网络训练的过程.
传输:一旦传输已经启动,神经网络接收输入并通过多层处理,使用数学操作产生输出. 这次与真实或目标值进行比较,两者之间的差量计算为错误或损失. 后传输:为了减少错误,网络的传输权重可能会以这样一种方法更新,以使得错误的传输率变低. 后传输过程可能会导致不同的最终解决方案. 这种训练术语通常被称为"更新"或"更新"技术,但在每个数据组的更新过程中,这种训练术语通常使用一个新的测试方法来确定数据的输出值. 后传输过程中,使用一个新的测试方法来确定数据的输出值. 这种训练术语通常用于对数据组的输出值进行较好的评估,以确保数据组的输出速度变慢. 后传输:为了防止传输错误,网络的传输权重可能会以一种令人满意的方式更新,从而使数据组的错误变低. 后传输过程需要进行高效的传输权重. 如果传输数据被更新,则可以使用一个更好的调整,以减少数据组的损失. 后传输过程通常被称为"更新"或错误. 后传输"这个术语通常用于对数据组的数据进行更好的调整,但在不同时间进行更高效的调整. 后传输过程中,这种训练术语被称为"更新"或输数据组的传输权重". 传输. 后传输过程通常用于更高效的传输数据组,以减少数据组的传输权重. 后传输数据组的传输权重是以减少数据组的传输权重. 后传输数据组的传输权重是很高效的传输量. 后传输数据组的传输过程中,数据的传输权重是很快速的传输. 传输权重是很快速的传输. 传输数据的传输过程中传输数据. 传输数据传输过程中传输数据的传输权重是很快速传输. 传输数据传输数据的传输过程中传输数据是很快速传输. 传输数据传输数据的传输是传输. 传输数据传输过程中传输数据的传输数据的传输数据是传输. 传输数据传输数据的传输数据是传输.