全连接神经网络训练流程图

以下是全连接神经网络训练流程图：


在训练过程中，输入数据通过多个全连接层进行前向传播，最终得到模型的输出结果。然后，我们将模型输出结果与真实标签进行比较，计算损失函数。接下来，通过反向传播算法计算损失函数对网络参数（权重和偏置）的梯度，并使用梯度下降算法更新网络参数，使得模型的预测结果逐步接近真实结果。重复执行上述步骤，直到模型收敛或达到指定的训练次数。