模型训练

模型训练一般分为四个步骤：

1. 构建数据集。
2. 定义神经网络模型。
3. 定义超参、损失函数及优化器。
4. 输入数据集进行训练与评估。

超参

超参（Hyperparameters）是可以调整的参数，可以控制模型训练优化的过程，不同的超参数值可能会影响模型训练和收敛速度。目前深度学习模型多采用批量随机梯度下降算法进行优化，随机梯度下降算法的原理如下：

公式中，𝑛𝑛是批量大小（batch size），ηη是学习率（learning rate）。另外，𝑤𝑡𝑤𝑡为训练轮次𝑡𝑡中的权重参数，∇𝑙∇𝑙为损失函数的导数。除了梯度本身，这两个因子直接决定了模型的权重更新，从优化本身来看，它们是影响模型性能收敛最重要的参数。一般会定义以下超参用于训练：

• 训练轮次（epoch）：训练时遍历数据集的次数。

• 批次大小（batch size）：数据集进行分批读取训练，设定每个批次数据的大小。batch size过小，花费时间多，同时梯度震荡严重，不利于收敛；batch size过大，不同batch的梯度方向没有任何变化，容易陷入局部极小值，因此需要选择合适的batch size，可以有效提高模型精度、全局收敛。

• 学习率（learning rate）：如果学习率偏小，会导致收敛的速度变慢，如果学习率偏大，则可能会导致训练不收敛等不可预测的结果。梯度下降法被广泛应用在最小化模型误差的参数优化算法上。梯度下降法通过多次迭代，并在每一步中最小化损失函数来预估模型的参数。学习率就是在迭代过程中，会控制模型的学习进度。