Pytorch实战教程（一）-神经网络与模型训练

0. 前言

人工神经网络 (Artificial Neural Network, ANN) 是一种监督学习算法，其灵感来自人类大脑的运作方式。类似于人脑中神经元连接和激活的方式，神经网络接受输入，通过某些函数在网络中进行传递，导致某些后续神经元被激活，从而产生输出。函数越复杂，网络对于输入的数据拟合能力就越大，因此预测的准确性就越高。
有多种不同的 ANN 架构，根据通用逼近定理，我们总能找到一个足够大的包含正确权重集的神经网络架构，可以准确地预测任何给定输入的输出结果。这意味着，对于给定的数据集/任务，我们可以创建一个架构并不断调整其权重，直到 ANN 预测出正确结果，调整网络权重的过程称为训练神经网络。
计算机视觉中的一项重要任务是识别图像中的对象类别，即图像分类，ImageNet 是图像分类领域的一项权威竞赛，历年分类准确率情况如下：

从上图可以看出，通过利用神经网络，模型错误率显着减少，随着时间的推移，神经网络逐渐变得更深、更复杂，分类错误率不断减少，并表现出超越人类的水平。
在本节中，我们将使用一个简单的数据集创建一个简单的神经网络架构，以了解 ANN 的各个组成部分(前向传播、反向传播、学习率等)对于模型权重调整的作用，以掌握神经网络如何根据给定