4.2 训练流程与批处理

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4.2 训练流程与批处理 4.2 训练流程与批处理在模型训练的宏大图景中，理解和掌握训练流程以及批处理机制至关重要。它们共同构成了模型学习数据、优化自身性能的核心骨架。本节将深入探讨这两个概念，从理论到实践，为您揭示其背后的原理和应用。 4.2.1 训练流程概览模型训练本质上是一个迭代优化的过程，旨在通过调整模型参数，使其在给定任务上表现最佳。这个过程通常涉及以下几个关键阶段： 1. 数据准备 (Data Preparation) 在训练开始之前，数据必须经过严格的预处理。这包括：数据清洗 (Data Cleaning)：处理缺失值、异常值和不一致数据。特征工程 (Feature Engineering)：从原始数据中提取或构建有意义的特征，以提高模型的学习能力。