标签：分数 随机 训练 误差 选择 strong 反向 数据 学习
前提
神经网络中有合适的权重和偏置，调整权重和偏置以便拟合训练数据的过程称为学习。神经网络的学习分为下面4 个步骤。
步骤1（mini-batch）
从训练数据中随机选择一部分数据。
步骤2（计算梯度）
计算损失函数关于各个权重参数的梯度。
步骤3（更新参数）
将权重参数沿梯度方向进行微小的更新。
步骤4（重复）
重复步骤1、步骤2、步骤3。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/latencytime/p/11079285.html
