4.6 训练过程中的监控、验证与早停

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4.6 训练过程中的监控、验证与早停 4.6 训练过程中的监控、验证与早停在迁移学习和Fine-tuning的实践中，模型训练过程并非一蹴而就。为了确保模型能够达到最佳性能并避免过拟合，对训练过程进行严密的监控、定期的验证以及适时的早停策略是至关重要的。本章将深入探讨这些关键实践，帮助读者构建更健壮、更高效的Fine-tuning流程。 4.6.1 监控：实时洞察模型表现监控是训练过程中获取实时反馈的手段，它允许我们观察模型在训练集上的学习进度，并及时发现潜在问题。 4.6.1.1 监控指标的选择在Fine-tuning过程中，我们通常会监控以下几类指标：损失函数（Loss Function）: 这是最核心的监控指标。它衡量了模型预测值与真实值之间的差异。