5.1 训练策略与损失函数

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5.1 训练策略与损失函数 5.1 训练策略与损失函数在文本分类和情感分析任务中，模型训练是将原始文本数据通过一系列复杂的神经网络层转换为有意义的分类结果（如正面/负面情感、新闻类别）的核心过程。这一过程的效率和最终效果，在很大程度上取决于我们选择的损失函数（Loss Function）以及所采用的训练策略（Training Strategy）。损失函数定义了模型预测结果与真实标签之间的“差距”或“错误”程度，是模型优化的目标；而训练策略则指导着如何利用这个差距来调整模型内部的参数，从而最小化损失函数。本章将深入探讨这两个关键要素。 5.1.