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！
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