训练过程图

训练过程图展示了一个典型的机器学习模型的训练流程。首先，大量的原始数据被输入到模型中，这些数据经过预处理和特征工程的处理后，被用来训练模型的参数。接着，模型通过前向传播计算预测结果，并通过损失函数计算出预测结果与真实结果之间的差距。然后，模型通过反向传播算法调整参数，以减小预测结果与真实结果之间的差距。这个过程反复进行多次，直到模型的性能达到预设的标准或者不再有明显的提升为止。最后，训练好的模型可以被用来对新的数据进行预测。