部署模型(Deployment):训练完成后,保存最终的模型参数。可以将训练好的MLP用于新数据的预测任务上。总的来说,MLP的工作流程是一个反复循环的过程,通过不断调整内部参数来优化模型对给定任务的学习效果。此过程依赖于有效的初始化、适当的激活函数选择以及正确的损失函数定义,并且需要考虑诸如正则化等因素来防止过