一文彻底搞懂深度学习 - 训练和推理（Training vs Inference）

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在深度学习中， 训练和推理 是两个紧密相关但又有所不同的阶段。 训练过程通过调整模型参数来优化模型性能，而推理过程则利用训练好的模型进行预测。 训练和推理在目标、过程、计算资源等方面存在差异。训练过程注重模型的参数调整和优化， 需要大量的标注数据和计算资源 ；而推理过程则注重模型的预测能力， 需要快速且准确地生成预测结果 。 Training vs Inference 一、 模型训练 什么是模型训练（Training）？ 使用一组已知的数据（称为训练数据）来训练（或学习）一个模型，以便该模型能够学习数据的内在模式和特征，从而能够准确地对新数据进行预测或分类。 如何进行模型训练？ 根据任务和数据特点选择合适的模型架构，准备并预处理数据，设置训练参数，使用训练集进行模型训练以最小化损失函数，通过验证集评估性能并调整参数 ………………………………