第3章：神经网络核心

训练神经网络

1. 训练流程概述

神经网络的训练是一个迭代优化过程，主要包含以下关键步骤：

1. 前向传播：输入数据通过网络各层计算得到预测输出
2. 损失计算：比较预测输出与真实标签的差异（通过损失函数）
3. 反向传播：计算损失对每个参数的梯度
4. 参数更新：使用优化算法（如SGD）根据梯度更新权重

# 伪代码示例
for epoch in range(epochs):
    for batch in data_loader:
        outputs = model(batch.inputs)  # 前向传播
        loss = criterion(outputs, batch.labels)  # 损失计算
        optimizer.zero_grad()  # 梯度清零
        loss.backward()  # 反向传播
        optimizer.step()  # 参数更新

2. 关键训练组件

3. 训练监控技术

• 训练曲线可视化：绘制loss和accuracy随epoch的变化
• 验证集评估：定期在未见数据上测试模型表现
• 早停机制：当验证集性能不再提升时终止训练
• 梯度检查：验证反向传播的正确性

4. 常见训练挑战

1. 梯度消失/爆炸：

   • 现象：深层网络梯度趋近0或无限大
   • 解决方案：使用ReLU激活函数、梯度裁剪、残差连接

2. 过拟合：

   • 现象：训练集表现好但测试集差
   • 解决方案：正则化（L1/L2）、Dropout、数据增强

3. 欠拟合：

   • 现象：训练集表现不佳
   • 解决方案：增加模型容量、延长训练时间、调整学习率

5. 实用训练技巧

• 学习率调度：使用CosineAnnealing等动态调整策略
• 权重初始化：Xavier/Kaiming初始化方法
• 混合精度训练：使用FP16加速训练（需支持GPU）
• 检查点保存：定期保存模型状态以防中断

专家建议：对于新任务，建议先用小规模数据验证模型能否过拟合，再扩展到完整数据集进行正式训练。