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训练Training

Training

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解决什么问题What problem it solves

让模型从数据里学会规律,产出这个模型。Let the system learn its parameters from data by repeated exposure.

这是什么What it is

用数据反复调整模型参数的过程。跑完训练得到的是一个「模型」。

训练成本极高,普通公司和个人基本不可能从头训一个大模型。

Fitting parameters so predictions match targets, usually by minimising a loss over many examples.

为什么需要知道Why it matters

它和「推理」是一对概念。分清这两个词,你就明白为什么模型能下载、但没人能「训」你手里这个。Training determines what the model knows. It is also where cost and bias enter — training data is not neutral.

出处Sources
  • PyTorch 官方教程:训练模型PyTorch tutorial: Training with PyTorch ↗
  • 《深度学习》第8章:训练优化Deep Learning, Ch.8: Optimization for Training ↗