神经网络训练全解析：从理论到实战的开发者指南

最新推荐文章于 2025-05-22 11:52:22 发布

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#人工智能 #深度学习 #AI大模型 #LLM #RAG #Python

一. 神经网络训练基础概念

神经网络训练是通过调整权重参数，使模型输出逐渐逼近真实值的过程。其核心流程可概括为：
数据输入 → 前向传播 → 损失计算 → 反向传播 → 参数更新

二. 前向传播（Forward Propagation）

2.1 计算过程

输入数据逐层通过神经网络，最终得到预测输出：

其中：

ll：层编号
WW：权重矩阵
bb：偏置项
σσ：激活函数

代码示例：手动实现前向传播

Python

import torch  
import torch.nn as nn  
# 定义3层网络  
class SimpleNet(nn.Module):  
    def __init__(self):  
        super().__init__()  
        self.fc1 = nn.Linear(784, 256)  # 输入层→隐层  
        self.fc2 = nn.Linear(256, 10)    # 隐层→输出层  
        self.relu = nn.ReLU()  
    def forward(self, x):  
        x = self.relu(self.fc1(x))  
        x = self.fc2(x)  
        return x  
# 测试  
model = SimpleNet()  
input_data = torch.randn(64, 784)  # batch_size=64  
output = model(input_data)  
print(output.shape)  # torch.Size([64, 10])