训练神经网络的基本流程

1. 创建网络

创建多层网络

各层网络是全连接层或者卷积层

采样，池化

2. 定义误差函数（损失函数）

3. 设定学习率 (更新权重的步长)

4. 给定权重的初值

5. 根据输入，正向计算

6. 得到输出，计算其与正确值之间的误差

7. 误差反向传播

8. 更新权重值（梯度下降法）

9. 迭代5-8，直到误差收敛