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5. 权重更新：调整步伐
你根据测高仪的反馈，决定换一个方向前进。
? 如果高度迅速下降，你知道这是正确的方向，就继续前进。
? 如果高度反而上升，你会重新调整方向。
? 每次调整方向都像是对权重参数的更新。
6. 多次迭代：逐步找到最优路径
经过无数次的调整和修正，你终于找到了山顶。此时的方向选择和步伐调整正好对应于模型找到最佳权重参数的过程。
在实际应用中，机器学习通过不断调整参数，减少损失函数的值，最终找到最优的参数组合，使模型对新数据的预测更加准确。
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总结
? 训练数据是甜点比赛中的食材，模型通过这些数据不断学习如何优化蛋糕配方。
? 权重参数是配方中的糖、面粉、鸡蛋的比例，它们决定最终的口感。
? 损失函数是评委给出的分数，用于衡量蛋糕的好坏。
? 前向传播是你烤出蛋糕并让评委品尝的过程。
? 反向传播是你分析失败原因，并决定如何调整配方。
? 权重更新是你根据反馈改进配方的过程。
? 多次迭代是不断尝试和优化，最终达到最佳状态。
通过这样的故事和比喻，相信你对机器学习中权重参数学习的原理有了更加直观的理解！
