第3章：神经网络核心

训练神经网络

1. 训练过程概述

神经网络的训练是一个迭代优化过程，核心步骤包括：

• 前向传播：输入数据通过网络计算预测值
• 损失计算：比较预测值与真实值的差异
• 反向传播：计算梯度并更新权重
• 迭代优化：重复上述过程直到收敛

2. 关键训练组件

2.1 优化器选择

2.2 学习率策略

• 固定学习率：简单但需要精细调参
• 学习率衰减：如指数衰减、余弦退火
• 自适应方法：如Cyclical LR

3. 训练监控技术

# 典型训练循环伪代码
for epoch in range(epochs):
    model.train()
    for batch in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(batch.inputs)
        loss = criterion(outputs, batch.labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
    # 验证阶段
    model.eval()
    val_loss = evaluate(val_loader)
    print(f"Epoch {epoch}: Train Loss={loss:.4f}, Val Loss={val_loss:.4f}")

4. 训练技巧

1. 早停法（Early Stopping）：

   • 监控验证集性能
   • 当连续N个epoch未改进时停止训练

2. 模型检查点：

   • 定期保存最佳模型参数
   • 实现训练中断恢复

3. 梯度裁剪：

   • 防止梯度爆炸
   • torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm)

5. 常见问题诊断

• 欠拟合：

  • 表现：训练/验证误差都高
  • 解决方案：增加模型容量、延长训练时间

• 过拟合：

  • 表现：训练误差低但验证误差高
  • 解决方案：正则化、数据增强、Dropout

6. 训练可视化

推荐工具：

• TensorBoard
• Weights & Biases
• MLflow

最佳实践建议：初始训练建议使用Adam优化器+学习率3e-4，配合梯度监控和早停机制。记录完整的超参数和训练曲线以便复现和调优。