深度学习定义全局变量

深度学习是一种机器学习的分支，它通过构建人工神经网络模型来模拟和学习人脑的工作机制。在深度学习中，全局变量是指在整个模型中都可访问的变量。它们在模型的不同部分之间共享信息，并且可以在训练过程中持久存在。全局变量通常用于存储模型的参数，如权重和偏差，以及其他训练过程中需要共享的状态信息。通过使用全局变量，深度学习模型可以在不同层和不同时间步之间传递和更新信息，从而提高模型的性能和学习能力。