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设计一个可以智能训练神经网络的流程，需要考虑以下几个关键步骤：

1. 初始化参数：设定初始的batch size和learning rate，以及其他的神经网络参数。
2. 训练循环：开始训练过程，每次迭代更新网络的权重。
3. 监控loss：在每个训练周期（epoch）后，监控loss的变化情况。
4. 动态调整：根据loss的变化情况，动态调整batch size和learning rate。
5. 停止条件：设定一个停止条件，例如当loss不再显著下降时，或者达到预定的迭代次数。
   下面是一个简化的流程设计：

初始化参数：
batch_size = 初始batch大小
learning_rate = 初始学习率
min_loss = 无穷大
best_params = None
训练循环：
while 没有达到停止条件:对于每个epoch