Translations:Neural Networks/24/zh

1. 定义损失函数 —— 衡量网络预测与真实目标之间差距的指标（参见 Loss Functions）。
2. 前向传播（forward pass） —— 通过逐层传播数值，计算给定输入下网络的输出。
3. 反向传播（反向传播） —— 通过在网络中反向应用链式法则，计算损失相对于每个权重的梯度（参见 Backpropagation）。
4. 参数更新 —— 使用诸如 Gradient Descent 或其变体之类的优化算法调整权重。
5. 迭代 —— 在训练数据上反复执行步骤 2–4 多个轮次（epoch）。