本文详细介绍了如何训练深度学习模型，涵盖数据准备、模型构建、模型编译、前向传播与后向传播等核心步骤。数据准备强调高质量数据集与预处理，模型编译涉及优化器、损失函数与评估指标的选择。此外，还探讨了深度学习中的优化算法（如梯度下降和Adam）及模型评估与优化方法，以提高模型性能和泛化能力，为开发者提供系统化的实践指导。