用故事解释：权重参数学习的过程
故事背景：烘焙比赛中的甜点大师
想象你是一位甜点师，参加了一场全国甜点比赛。你的任务是做出一款完美的蛋糕。评委会根据蛋糕的味道和口感评分，而你需要在有限的时间内不断调整配方，让蛋糕变得更美味。
第一步：初始化——第一次尝试配方
你刚开始时并没有确切的蛋糕配方，只是随机抓了一些面粉、糖、鸡蛋和牛奶。你把它们混合在一起，烤出了一个蛋糕。
这个蛋糕代表了模型的第一次预测结果，而你用的食材比例就是模型的初始权重参数。
第二步：前向传播——评委品尝蛋糕
评委们尝了一口你的蛋糕，给出了反馈。味道可能太甜、太干或者不够松软。评委的评分就是损失函数，它告诉你蛋糕和完美口感之间的差距。
第三步：计算损失——衡量你的差距
你根据评委的评分计算出蛋糕的失败程度。这类似于机器学习中用损失函数来衡量预测结果和真实结果的差距。
比如：
如果蛋糕太甜 → 糖的比例太高，说明糖的“权重”过大。
如果蛋糕太硬 → 面粉太多，可能需要减少面粉的“权重”。
如果蛋糕不够香 → 鸡蛋或牛奶的比例太少，增加它们的“权重”会更好。
第四步：反向传播——寻找问题所在
你回忆自己放入了多少糖、鸡蛋和面粉，并且思考每一种食材对最终味道的影响。这个过程就像反向传播，追踪每个决定带来的结果，并计算出哪些调整能让蛋糕变得更好。
第五步：权重更新——调整配方
根据评委的反馈，你决定做一些调整：
减少糖：让蛋糕不那么甜。
增加牛奶：让蛋糕更湿润。
减少面粉：让蛋糕更松软。
这一步对应于梯度下降，你调整权重参数，使下一次的损失变小。
第六步：重复训练——逐步优化
你不断尝试新的配方，每一次都比之前的蛋糕稍微好一些。随着多次迭代，蛋糕的评分逐渐提高。直到评委满意地说：“这就是我