Update programming model (#425)

chapter_programming_interface/ml_workflow.md

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 ## 机器学习工作流
 
-机器学习系统编程模型的首要设计目标是：对开发者的整个工作流进行完整的编程支持。一个常见的机器学习任务一般包含如 :numref:`img_workflow`所示的流程。这个工作流完成了训练数据集的读取，模型的训练，测试和调试。通过归纳，我们可以将这一工作流中用户所需要自定义的部分通过定义以下API来支持（我们这里假设用户的高层次API以Python函数的形式提供）：
+机器学习系统编程模型的首要设计目标是：对开发者的整个工作流进行完整的编程支持。一个常见的机器学习任务一般包含如 :numref:`img_workflow`所示的工作流。这个工作流完成了训练数据集的读取，模型的训练，测试和调试。通过归纳，我们可以将这一工作流中用户所需要自定义的部分通过定义以下API来支持（我们这里假设用户的高层次API以Python函数的形式提供）：
 
 -   **数据处理：**
     首先，用户需要数据处理API来支持将数据集从磁盘读入。进一步，用户需要对读取的数据进行预处理，从而可以将数据输入后续的机器学习模型中。
 
--   **模型结构：**
-    完成数据的读取后，用户需要模型定义API来定义机器学习模型。这些模型带有模型参数，可以对给定的数据进行推理。
+-   **模型定义：**
+    完成数据的预处理后，用户需要模型定义API来定义机器学习模型。这些模型带有模型参数，可以对给定的数据进行推理。
 
--   **损失函数和优化算法：**
+-   **优化器定义：**
     模型的输出需要和用户的标记进行对比，这个对比差异一般通过损失函数（Loss
     function）来进行评估。因此，优化器定义API允许用户定义自己的损失函数，并且根据损失来引入（Import）和定义各种优化算法（Optimisation
     algorithms）来计算梯度（Gradient），完成对模型参数的更新。
 
--   **训练过程：**
+-   **训练：**
     给定一个数据集，模型，损失函数和优化器，用户需要训练API来定义一个循环（Loop）从而将数据集中的数据按照小批量（mini-batch）的方式读取出来，反复计算梯度来更新模型。这个反复的过程称为训练。
 
 -   **测试和调试：**
@@ -175,7 +175,7 @@ train_net(args, model, train_epoch, mnist_path, dataset_size, ckpoint, False)
 
 ### 测试和验证
 
-测试是模型运行测试数据集得到的结果，通常在训练过程中，每训练一定的数据量后就会测试一次，以验证模型的泛化能力。MindSpore使用model.eval接口读入测试数据集。
+测试是将测试数据集输入到模型，运行得到输出的过程。通常在训练过程中，每训练一定的数据量后就会测试一次，以验证模型的泛化能力。MindSpore使用model.eval接口读入测试数据集。
 ```python
 def test_net(model, data_path):
     """定义验证的方法"""