5.2 模型训练策略与优化器

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5.2 模型训练策略与优化器 5.2 模型训练策略与优化器机器翻译模型的训练是一个复杂而关键的过程，其目标是使模型能够准确地将源语言文本翻译成目标语言文本。这涉及到选择合适的训练策略、优化器以及各种超参数的调整。本章将深入探讨模型训练策略和优化器在机器翻译中的应用。 5.2.1 训练策略训练策略是指导模型学习过程的整体规划，它决定了数据如何被利用、模型如何被更新以及何时停止训练。 5.2.1.1 批量训练与小批量训练批量训练 (Batch Training)：在批量训练中，模型在处理完整个训练数据集后才进行一次参数更新。优点：每次更新的梯度是整个数据集的平均梯度，因此梯度估计更准确，模型收敛路径更平滑。对于某些优化器，可能更容易找到全局最优解。