一、数据处理

1、数据格式转换

2、划分训练数据集与测试数据集

3、数据归一化处理

二、模型设计

1、定义网络结构

        也就是定义神经网络的各种层以及出现的次序，比如卷积层、池化层、全连接层

2、定义前向计算的函数

        这个很关键，模型的好坏，完全取决于函数的精确性，不过一般都使用别人开发好的函数

3、定义损失函数

        衡量模型的预测值与真实值的误差

三、模型训练

1、加载数据

2、设置迭代多少次和每次迭代一批计算多少条数据

3、前向计算

4、计算损失

5、反向传播

6、更新参数

7、清理中间数据

四、保存模型参数

1、保存训练后的参数结果

五、模型预测

1、加载模型参数

2、输出预测结果

# 深度学习 # 神经网络
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