verbose=False): """ 训练神经网络 输入: - data:训练样本 - num_epochs:训练回合数 - batch_size:批大小 - model:实例化的模型 - calculate_loss:损失函数 - optimizer:优化器 - verbose:日志显示,默认为False 输出: - iter_loss:每一次迭代的损失值 - epoch_loss:每个回合的平均损失值 """ # 记录每...
初始化网络 --> 计算前向传播 --> 计算损失函数 --> 计算反向传播 --> 更新网络参数 二、详细步骤 1. 初始化网络 在初始化网络的过程中,需要定义神经网络的结构(输入层、隐藏层、输出层的神经元数量)、学习率、迭代次数、激活函数等参数。 ```python#定义神经网络结构input_size = 784 # 输入层神经元数...