3.5 模型训练

[dida-cv]

课时名称	课时知识点
3.5 模型训练	模型训练流程可以大致分为以下几个步骤： 数据准备：根据需要解决的问题收集、清洗、预处理数据，将数据划分为训练集、验证集和测试集。 模型设计：根据问题的需求和数据的特征选择合适的模型，设计模型结构和参数。 损失函数和优化器的选择：选择适合模型的损失函数和优化器，帮助模型在训练过程中不断优化。 模型训练：将准备好的数据输入模型，使用训练数据不断迭代训练模型，并使用验证数据来评估模型的性能，直到模型达到期望的性能。 模型评估和调整：使用测试数据来评估模型的性能，进一步调整模型的超参数、结构等，提升模型的性能。 模型部署：将经过训练和优化的模型部署到实际的应用中，进行预测或其他操作。