原文**這裡
一.資料預處理
二.將資料輸入神經網路（每個神經元先輸入值加權累加再輸入啟用函式作為該神經元的輸出值）正向傳播，得到得分
三.將「得分」輸入誤差函式loss function（正則化懲罰，防止過度擬合），與期待值比較得到誤差，多個則為和，通過誤差判斷識別程度（損失值越小越好）
四.通過反向傳播（反向求導，誤差函式和神經網路中每個啟用函式都要求，最終目的是使誤差最小）來確定梯度向量
五.最後通過梯度向量來調整每乙個權值，向「得分」使誤差趨於0或收斂的趨勢調節(sgd演算法)
六.重複上述過程直到設定次數或損誤差失的平均值不再下降（最低點）
訓練完成
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