这张图其实把**梯度下降（Gradient Descent）**的训练过程画成了一个"循环流水线"，核心就是：用当前参数做预测 → 算误差（loss）→ 计算往哪边改参数会让误差变小 → 小步更新参数 → 重复。
下面我按图里的 1→2→3→4，把每一步讲清楚，并配上线性回归最常见的公式。
图里每个模块在说什么
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Dataset（数据集）：分成两部分
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Features：输入特征 x
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Label：真实答案 y
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Weight and Bias（权重和偏置）：就是要训练的参数
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权重 w（可能是向量）
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偏置 b
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Model（模型）：用 w,b 把 x 变成预测值
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Predictions（预测）：y^
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Determine Loss（计算损失）：把 y^ 和 y 做对比得到 loss（温度计越高说明错得越多）
1) Calculate loss：前向计算 + 算损失
以线性回归为例：
① 用当前参数做预测（前向）
（多特征时：）
② 用预测和真实值算损失（比如 MSE）
这一步对应图中：Dataset → Model → Predictions → Determine Loss → Loss。
2) Determine direction：算"往哪边改参数才会让 loss 下降"（梯度）
这里的"方向"就是梯度：对参数求偏导。
对单变量线性回归（）：
直观理解：
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是"预测偏高/偏低"的方向与幅度
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乘上
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对 b 来说就是整体偏移量该怎么调
图里右下角两个带问号的圈，就是在问：w 和 b 应该往哪边拧？
3) Move a small amount：按这个方向"小步走"（参数更新）
梯度指向的是 loss 增长最快的方向，所以要想下降，要走反方向：
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η 叫学习率（learning rate）：步子大小
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太大：可能来回震荡甚至发散
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太小：下降很慢
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这一步就是图中第 3 步："Move a small amount in the direction that reduces loss"。
4) Repeat：重复直到 loss 不能再明显降低（停止条件）
你不断循环 1→2→3，直到满足某个停止条件，例如：
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loss 的下降小于阈值：∣Lt−Lt−1∣<ϵ
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梯度很小：
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达到最大迭代次数（epochs / steps）
这就是图里第 4 步："Repeat the process until loss can't be reduced"。
把整套流程写成"训练循环"（你一眼就能对照图）
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初始化 w,b（随机或 0）
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循环：
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用 w,b 算 y^
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算 loss：L(w,b)
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算梯度：
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更新：
-
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直到满足停止条件
我用一个超小数据集 ，把图里的 1→2→3→4 跑两三轮给你看，保证每一步都能对上号。
例子数据（线性回归）
我们希望学到 y≈wx+b。
数据集（3 个点）：
| i | Xi | Yi |
|---|---|---|
| 1 | 1 | 2 |
| 2 | 2 | 4 |
| 3 | 3 | 6 |
损失函数用 MSE：
梯度（你在第 2 步会用到）：
学习率取 η=0.1。
第 0 轮（初始化）
设
1) 预测 + 算 loss
误差
2) 算梯度（方向）
3) 小步更新参数（走"负梯度"）
第 1 轮（用 w1,b1 再来一次）
1) 预测 + 算 loss
-
-
-
loss：
（你看：从 18.67 直接掉到 0.296，说明"方向 + 小步更新"有效。）
2) 算梯度
3) 更新
第 2 轮（再看一次 loss）
用 ：
-
-
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loss 继续下降 ✅
这和图里 1→2→3→4 的对应关系
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1 Calculate loss：算 y^ 和 L
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2 Determine direction ：算梯度
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3 Move a small amount：w,b 用学习率 η 小步更新
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4 Repeat：loss 不怎么降了就停
我也可以把 loss 看成"温度"，梯度看成"哪个旋钮（w/b）往哪拧会降温"，再用同一组数据画出 loss 曲线（迭代次数 vs loss），你会更直观看到下降过程。
我把刚才那组"玩具数据"继续往下迭代了 20 次（学习率 η=0.1），并把每一轮的：
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参数：w,b
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当前损失：MSE loss
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梯度：
都列成了一张表（你现在应该能在界面里看到 Gradient Descent Iterations 的表格），同时画了一张 Loss vs Iteration 曲线图。
你可以从图上直观看到这件事：
1) loss 一开始下降非常快
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第 0 轮 loss 很大（18.67）
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第 1 轮直接降到 0.296
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第 2 轮再降到 0.0734
这对应你图里第 1 步的"温度计"，温度快速降下来了。
2) 后面下降变慢（接近最优点）
当 w,bw,bw,b 已经很接近最优解时，梯度会变小（表格里你会看到 dL/dw、dL/db 逐步变小），于是每次更新带来的改进也变小------这就是曲线后半段"变平"的原因。
3) 为什么要用对数坐标（log）
我在 loss 曲线用的是 log 纵轴，这样你能同时看清：
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前期的"断崖式下降"
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后期的"缓慢逼近"
也可以把它和图片里的 4 个步骤更强绑定，按指定的某一轮（比如第 1 轮），把那一轮的：
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y^（预测点）
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误差 e
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loss
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梯度
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更新后的 w,b
一项项拆开写出来，让你像"走迷宫"一样对照图里的箭头走一圈。
我们就把第 1 轮 、第 2 轮 按图里的 1→2→3 （算预测/损失 → 算方向(梯度) → 小步更新）完整走一遍。
（这里"第 1 轮"指：用 (w1,b1) 去算 loss/梯度并更新到 (w2,b2)；"第 2 轮"指：用 (w2,b2) 更新到 (w3,b3)。）
数据：，学习率 η=0.1，损失 MSE
梯度：
先给出上一轮结果（第 0 轮更新后）
初始化 更新后得到：
第 1 轮（用 → 更新到 ）
1) 预测 y^ + loss
对 3 个点逐个算：
点 1：x=1,y=2
点 2：x=2,y=4
点 3：x=3,y=6
loss：
这一步就是图里的：Dataset → Model → Predictions → Determine Loss → Loss。
2) 计算方向（梯度）
先算两个求和项：
这一步就是图里的第 2 步："Determine the direction to move the weights and bias"。
3) 小步更新参数（梯度下降）
这一步就是图里的第 3 步："Move a small amount ..."。
第 2 轮（用 w2,b2 → 更新到 w3,b3）
现在从：
开始。
1) 预测 + loss
点 1：x=1,y=2
点 2：x=2,y=4
点 3：x=3,y=6
loss：
（注意：第 3 个点误差变成负的，意思是它开始"预测偏低"了。）
2) 梯度
3) 更新到 w3,b3
你现在能读懂"方向"了吗？
看第 2 轮的梯度很关键：
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更新 w←w−η(负数)就会让 w 增大
（我们确实看到 w 从 1.6711 → 1.7007）
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更新后 b 变小
（0.6933 → 0.6862）
这就是图里第 2 步"决定往哪边拧旋钮"，第 3 步"拧一点点"。