AI模型训练相关英文术语解释
以下是一些与Al模型训练相关的英文术语及其解释:
1.模型训练(Model Training) :指使用一组训练数据来训练AI模型，使其能够通过学习数据中的模式和关系来做出准确的预测或决策。
2.训练数据(Training Data) :指用于训练A模型的数据集，包含了用于训练模型的特征和目标值。
3.特征(Features) :指从原始数据中提取出来的、能够反映目标属性的信息，例如文本的词频、图像的颜
4.标签(Labels) :指与训练数据相关的目标值。例如分类问题的类别标签或回归问题的连续数值标签。
5.超参数(Hyperparameters) :指在训练模型之前手动设置的参数，例如学习率、批次大小、迭代次数等。
6.损失函数(Loss Function) :指用于衡量模型预测结果与真实结果之间差距的函数，训练过程中会通过最小化损失函数来优化模型。
7.优化算法(Optimization Algorithm) : 指用于寻最优解的算法，例如梯度下降、随机梯度下降、牛顿法等。
8.过拟台(Overfitting) : 指模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现不佳的现象，通常是由于模型过于复杂或训练数据不足导致的。
9.欠拟台(Underitting) : 指模型在训练数据和测试数据上的表现都不佳的现象，通常是由于模型过于简单或数据噪声太大导致的。
10.验证集(Validation Set) :指用于评估模型超参数和选择最佳模型的独立数据集。
11.测试集(Test Set) :指用于评估模型在未见过的数据上的泛化能力的独立数据集。
12.交叉验证(Cross-Validation) :指将数据集分成多个子集，每次使用其中一个 子集作为测试集，其余子集作为训练集和验证集，以评估模型的泛化能力。
13.梯度下降(Gradient Descent) :指一种优化算法。通过迭代地调整模型参数以最小化损失函数。
14.反向传摘(Backpropagation) :指在训练神经网络时，根据损失函数的梯度反向传播调整网络权重的过
正则化英文15.批星标准化(Batch Normalization) :指一种技术。通过在每个小批虽样本上独立地标准化每个特征的均值和方差，来加速神经网络的训练并提高其性能。
16.早停法(Early Stopping) :指在训练过程中提前停止训练以防止过拟合的技术。当验证集的性能在一定时间内不再提高时，停止训练并使用当前模型作为最佳模型。
17.正则化(Regularization) :指一种技术，通过在损失函数中添加一-项来惩罚模型的复杂性。以防止过拟台。例如L1正则化、L2正则化等。
18. Dropout:指一种技术，在训练神经网络时随机地将一部分神经元暂时从网络中移除， 以增加模型的泛化能力并防止过拟台。
19.批处理(Batch Processing) :指将-批样本作为输入- 起处理的技术，通常用于神经网络的训练和前向传播。
20.前向传播(Forward Propagation) :指在神经网络中从输入层到输出层逐层计算每个节点的值的过程。
21.反向传播(Backpropagation) :见上述解释。

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