第四章：模型训练核心

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第四章：模型训练核心第四章：模型训练核心模型训练是机器学习和深度学习的核心环节，它旨在通过迭代优化，使模型从数据中学习到模式和规律，从而在未知数据上做出准确的预测或决策。本章将深入探讨模型训练的关键要素，包括损失函数与优化器、训练流程与批处理、梯度下降及其变种，以及训练过程监控。 4.1 损失函数与优化器模型训练的本质是一个优化问题，即寻找一组模型参数，使得模型在给定数据集上的表现最优。这个“最优表现”通常通过损失函数来量化，并通过优化器来指导参数的更新方向。 4.1.1 损失函数（Loss Function / Cost Function）损失函数是衡量模型预测值与真实值之间差异的度量。它的输出是一个非负实数，值越小表示模型表现越好。