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神经网络流程
数据的预处理 通过dataset和dataloader进行
dataset 处理数据旋转裁切调整对比度等操作 将数据修改成张量的格式 就像numpy 用array格式，pandas用的是dataframe格式
dataloader 处理数据如果批次大小和加载数量，因为他不像机器学习可以把数据一次性读进来。
前向传播 样本特征输入后进行预测，通过损失函数中参数权重偏置进行链式求导法则得到梯度，用梯度下降法更新参数
循环 最终使得梯度平稳停止。
神经网络核心流程梳理（dbai总结版）
一、数据预处理：给模型"备齐能用的料"
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核心目的：把原始数据（图、文等）变成模型能"消化"且训练效果好的形式
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Dataset：干"数据加工"的活
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先优化数据：做旋转、裁切、调对比度，让模型见多识广（提升泛化能力）
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再统一格式：把加工好的数据转成张量（Tensor），比NumPy的Array多了GPU加速功能
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DataLoader：干"按需上菜"的活
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分批拆数据：按设好的Batch Size拆分，解决"数据太多装不下内存"的问题
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按次给数据：训练时每次只送一批，贴合神经网络的训练节奏
二、核心训练循环：模型"慢慢学"的关键步骤
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前向传播：把DataLoader给的一批数据喂进模型，经过卷积、全连接这些层计算后，得出预测结果
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算损失：用交叉熵、MSE这类损失函数，比一比预测结果和真实答案差多少，得出误差（损失值）
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反向传播：根据损失值，用链式求导法则从后往前算，找出每个参数（权重、偏置）对误差的影响（梯度）
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更参数：让SGD、Adam这些优化器照着梯度，用梯度下降法调整参数，争取下一轮误差能变小
三、训练停止：判断模型"学好了"的标准
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看损失：损失值不怎么降了，稳定在一个区间里
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看梯度：参数的梯度快接近0了，再调参数也没多大提升空间
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看轮次：训练到了提前设好的Epoch数，就停下
为什么要收敛，如何收敛，如何快速收敛
要将梯度值控制在0-1的范围内防止梯度消失和梯度爆炸等问题
通过反向传播进行循环计算损失函数的权重和偏置来得到梯度，再用梯度下降来解决
使用优秀的优化器比如adam自适应距估计和sgd随机梯度下降，通常使用adam