神经网络训练过程

神经网络训练过程的核心是通过调整网络内部参数，使其能够从输入数据中学习特定映射关系。这个过程本质是数学优化问题，涉及四个关键环节的协同运作。

1. 前向传播：数据从输入层流向输出层的计算过程。每个神经元接收上层所有神经元的加权输出，通过激活函数进行非线性变换。以图像分类为例，像素值经过多层变换后，最终输出层会产生每个类别的概率分布。前向传播完成时，系统会计算当前预测值与真实标签的差异（损失函数值），这个数值量化了当前网络的错误程度。

2. 反向传播：基于前向传播结果计算参数梯度的过程。根据链式法则，系统从输出层开始逆向逐层计算损失函数对每个参数的偏导数。这些梯度指示了各参数对总体错误的贡献程度和调整方向。例如在卷积神经网络中，该过程会同时计算出损失函数对卷积核权重和全连接层参数的梯度。

3. 梯度下降：利用梯度信息更新网络参数的算法。基础形式为：新参数 = 原参数 - 学习率 × 梯度。学习率作为超参数控制着每次更新的步长，需要谨慎设置——过大会导致震荡，过小则收敛缓慢。实践中常采用随机梯度下降的变体（如Adam），通过动量机制和自适应学习率来加速收敛。

4. 迭代优化：训练循环的完整构成。每个迭代周期包含：批量数据采样→前向传播→损失计算→反向传播→参数更新。训练过程中需要监控训练集和验证集上的性能曲线，及时检测过拟合现象。当验证集性能不再提升时，应触发早停机制终止训练，确保获得泛化能力最优的模型。