想要的味道！”
在机器学习中，当模型的损失函数下降到满意的程度时，模型训练完成。这时，你的蛋糕配方（即权重参数）就是最优解。
用比喻解释：权重参数学习的过程
把机器学习中的权重参数学习想象成一个人在黑暗中寻找山顶的过程。
1 初始化：盲人探路
你被蒙上眼睛，放在一座未知的山脚下。你不知道山顶在哪里，只能凭借直觉选择一个方向出发。
你的：模型的初始权重参数。
目标山顶：最低的损失函数。
2 前向传播：一步步行走
你迈出第一步，试着感受地形。
如果地势变陡了，说明你可能走错方向了。
如果地势变平缓或向下，说明你可能朝着正确的方向前进。
每走一步，你都会评估自己与山顶的距离（就像模型在计算预测误差）。
3 计算损失：测量高度差
你带着一个测高仪，随时测量当前位置与山顶的高度差。这个高度差越小，你就越接近目标。
高度差就是损失函数。
高度测量让你知道自己需要继续调整方向。
4 反向传播：调整方向
如果你发现前方越来越陡峭，你会停下来，回顾自己走过的路，判断哪个方向让高度减少得更快。这个思考过程类似于反向传播，通过计算哪一步导致了最大的高度增加，从而调整下一步的方向。
5 权重更新：调整步伐
你根据测高仪的反馈，决定换一个方向前进。
如果高度迅速下降，你知道这是正确的方向，就继续前进。
如果高度反而上升，你会重新调整方向。
每次调整方向都像是对权重参数的更新。
6 多次迭代：逐步找到最优路径
经过无数次的调整和修正，你终于找到了山顶。此时的方向选择和步伐调整正好对应于模型找到最佳权重参数的过程。
在实际应用中，机器学习通过不断调整参数，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。