1.2 模型训练与调参概述

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1.2 模型训练与调参概述 1.2 模型训练与调参概述在机器学习和深度学习领域，模型训练与调参是构建高性能模型的两大核心环节。它们并非孤立存在，而是相互依存、共同决定着模型的最终表现。本节将深入探讨模型训练与调参的本质、目标以及它们在整个模型开发生命周期中的重要作用。 1.2.1 模型训练的本质与目标模型训练，简而言之，就是让模型从数据中“学习”的过程。其核心目标是让模型能够识别数据中的模式、规律和特征，并基于这些学习到的知识对未知数据进行准确的预测或分类。 1.2.1.1 学习过程的数学化表达从数学角度看，模型训练是一个优化问题。我们通常定义一个损失函数（Loss Function），它量化了模型预测值与真实值之间的差异。损失函数的值越小，表示模型的预测越接近真实情况。