深度学习流程图

深度学习流程图展示了一个典型的深度学习模型的训练过程。首先，数据准备阶段包括数据的收集、清洗和预处理。然后，模型选择阶段涉及选择合适的神经网络结构和超参数。接下来是训练阶段，通过将数据集输入模型进行前向传播和反向传播来更新模型的权重和偏置。在验证阶段，使用验证集评估模型的性能并进行调优。最后，在测试阶段，使用测试集对模型进行最终评估。整个流程图呈现出一个迭代的过程，通过不断调整模型和数据来提高模型的准确性和泛化能力。