模型训练是什么意思

模型训练是机器学习系统获取知识的过程。计算机通过分析大量数据，不断调整内部参数，提高预测准确性。训练过程需要数千甚至数百万个数据点，系统会从这些样本中学习规律。深度学习模型训练时间可达数天或数周，取决于数据量和模型复杂度。训练过程中，系统会犯错误并自我修正，逐渐形成判断能力。这种学习方式类似于人类通过经验积累知识的过程。

模型训练涉及前向传播和反向传播两个核心步骤。前向传播中，输入数据经过多层处理产生输出；反向传播则根据输出误差调整网络权重。训练需要设置合适的学习率，过高会导致震荡，过低会使训练过慢。现代训练采用GPU加速，比传统CPU快10-100倍。训练完成后，模型能对未见数据做出准确预测，这就是机器学习的核心价值所在。