一文彻底搞懂Fine-tuning - 训练和推理（Training vs Inference）

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Training vs Inference 模型训练（Training） 是通过大量数据优化模型参数以学习数据特征的过程，而 模型推理（Inference） 则是利用训练好的模型对新数据进行高效准确的处理以得出结论的过程。 模型训练（Training） ：已知一系列(x, y)对，通过优化算法调整F的参数，使得F能够尽可能准确地映射x到y。 模型推理（Inference） ：已知训练好的函数F和新的输入x，使用F计算得到对应的输出y的预测值。 Training vs Inference 一、 模型（Model ） 什么是模型？ 带有 未知的参数（parameter） 的函数称为 模型（model） 。 y = b + w ∗ x1， 就是一个带有未知的参数 的函数，特征（feature） x1 是这个函数里面已知的，它是来自于打标的数据， 而 w 跟 b 是未知的参数。w 称为权重（weight），b 称为偏置（bias）。 神经网络模型 神经网络动画讲解 - 权重W、偏置b和激活函数 机器学习 ………………………………