用故事解釋：權重參數學習的過程
故事背景：烘焙比賽中的甜點大師
想象你是一位甜點師，參加了一場全國甜點比賽。你的任務是做出一款完美的蛋糕。評委會根據蛋糕的味道和口感評分，而你需要在有限的時間內不斷調整配方，讓蛋糕變得更美味。
第一步：初始化——第一次嘗試配方
你剛開始時並沒有確切的蛋糕配方，隻是隨機抓了一些麵粉、糖、雞蛋和牛奶。你把它們混合在一起，烤出了一個蛋糕。
這個蛋糕代表了模型的第一次預測結果，而你用的食材比例就是模型的初始權重參數。
第二步：前向傳播——評委品嘗蛋糕
評委們嘗了一口你的蛋糕，給出了反饋。味道可能太甜、太乾或者不夠鬆軟。評委的評分就是損失函數，它告訴你蛋糕和完美口感之間的差距。
第三步：計算損失——衡量你的差距
你根據評委的評分計算出蛋糕的失敗程度。這類似於機器學習中用損失函數來衡量預測結果和真實結果的差距。
比如：
?如果蛋糕太甜→糖的比例太高，說明糖的“權重”過大。
?如果蛋糕太硬→麵粉太多，可能需要減少麵粉的“權重”。
?如果蛋糕不夠香→雞蛋或牛奶的比例太少，增加它們的“權重”會更好。
第四步：反向傳播——尋找問題所在
你回憶自己放入了多少糖、雞蛋和麵粉，並且思考每一種食材對最終味道的影響。這個過程就像反向傳播，追蹤每個決定帶來的結果，並計算出哪些調整能讓蛋糕變得更好。
第五步：權重更新——調整配方
根據評委的反饋，你決定做一些調整：
?減少糖：讓蛋糕不那麼甜。
?增加牛奶：讓蛋糕更濕潤。
?減少麵粉：讓蛋糕更鬆軟。
這一步對應於梯度下降，你調整權重參數，使下一次的損失變小。
第六步：重複訓練——逐步優化
你不斷嘗試新的配方，每一次都比之前的蛋糕稍微好一些。隨著多次迭代，蛋糕的評分逐漸提高。直到評委滿意地說：“這就是我想要的味道！”
在機器學習中，當模型的損失函數下降到滿意的程度時，模型訓練完成。這時，你的蛋糕配方即權重參數）就是最優解。
?
用比喻解釋：權重參數學習的過程
把機器學習中的權重參數學習想象成一個人在黑暗中尋找山頂的過程。
1.初始化：盲人探路
你被蒙上眼睛，放在一座未知的山腳下。你不知道山頂在哪裡，隻能憑借直覺選擇一個方向出發。
?你的起點：模型的初始權重參數。