@浙大疏锦行

今天是复习日，神经网络与机器学习最大的不同就是不止固定的三行代码，需要自己定义一个模型，先继承类的属性，然后去写自己的属性，以及前向传播方法，可以手动构建：中间层的数量、每一层的神经元数、激活函数选什么、损失函数选什么、以及梯度下降的步长

前向传播：通过模型传输如数据来计算预测

计算损失：使用损失函数来评估预测与真实标签之间的差距

反向传播：根据损失计算梯度

权重更新：使用优化器调整步长，更新模型的权重

直到损失不变则代表训练完成。

前面的一些官方文档阅读，信贷模型训练，明日定敲代码实践。