深度学习训练过程常用技术：反向传播和梯度下降

深度学习的训练过程通常使用反向传播算法 (backpropagation) 和梯度下降优化算法 (gradient descent) 来进行。

首先，反向传播算法通过计算损失函数对网络参数的梯度，从输出层向输入层逐层传播，以确定每个参数对损失函数的贡献程度。这个过程利用了链式法则来计算每个节点的梯度，并将梯度信息传递回网络。

然后，梯度下降优化算法使用计算得到的梯度信息来更新网络参数，以最小化损失函数。梯度下降算法迭代地调整参数的值，使得损失函数逐渐减小，直到达到一定的停止条件 (如达到最大迭代次数或损失函数收敛)。

除了反向传播和梯度下降算法，还有一些其他的训练技术也被广泛应用于深度学习，例如批量归一化 (batch normalization)、正则化 (regularization) 和随机初始化 (random initialization) 等。这些技术可以帮助提高训练的效果和稳定性。