ai模型訓(xùn)練相關(guān)英文術(shù)語(yǔ)解釋

AI模型訓(xùn)練相關(guān)英文術(shù)語(yǔ)解釋以下是一些與Al模型訓(xùn)練相關(guān)的英文術(shù)語(yǔ)及其解釋:1.模型訓(xùn)練(ModelTraining):指使用一組訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練AI模型，使其能夠通過(guò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的模式和關(guān)系來(lái)做出準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)或決策。2.訓(xùn)練數(shù)據(jù)(TrainingData):指用于訓(xùn)練A模型的數(shù)據(jù)集，包含了用于訓(xùn)練模型的特征和目標(biāo)值。3.特征(Features):指從原始數(shù)據(jù)中提取出來(lái)的、能夠反映目標(biāo)屬性的信息，例如文本的詞頻、圖像的顏色4.標(biāo)簽(Labels):指與訓(xùn)練數(shù)據(jù)相關(guān)的目標(biāo)值。例如分類(lèi)問(wèn)題的類(lèi)別標(biāo)簽或回歸問(wèn)題的連續(xù)數(shù)值標(biāo)簽。5.超參數(shù)(Hyperparameters):指在訓(xùn)練模型之前手動(dòng)設(shè)置的參數(shù)，例如學(xué)習(xí)率、批次大小、迭代次數(shù)等。6.損失函數(shù)(LossFunction):指用于衡量模型預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)結(jié)果之間差距的函數(shù)，訓(xùn)練過(guò)程中會(huì)通過(guò)最小化損失函數(shù)來(lái)優(yōu)化模型。7.優(yōu)化算法(OptimizationAlgorithm):指用于尋找最優(yōu)解的算法，例如梯度下降、隨機(jī)梯度下降、牛頓法等。8.過(guò)擬臺(tái)(Overfitting):指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳的現(xiàn)象，通常是由于模型過(guò)于復(fù)雜或訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足導(dǎo)致的。9.欠擬臺(tái)(Underitting):指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)都不佳的現(xiàn)象，通常是由于模型過(guò)于簡(jiǎn)單或數(shù)據(jù)噪聲太大導(dǎo)致的。10.驗(yàn)證集(ValidationSet):指用于評(píng)估模型超參數(shù)和選擇最佳模型的獨(dú)立數(shù)據(jù)集。11.測(cè)試集(TestSet):指用于評(píng)估模型在未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)上的泛化能力的獨(dú)立數(shù)據(jù)集。12.交叉驗(yàn)證(Cross-Validation):指將數(shù)據(jù)集分成多個(gè)子集，每次使用其中一個(gè)子集作為測(cè)試集，其余子集作為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，以評(píng)估模型的泛化能力。13.梯度下降(GradientDescent):指一種優(yōu)化算法。通過(guò)迭代地調(diào)整模型參數(shù)以最小化損失函數(shù)。14.反向傳摘(Backpropagation):指在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，根據(jù)損失函數(shù)的梯度反向傳播調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)重的過(guò)15.批星標(biāo)準(zhǔn)化(BatchNormalization):指一種技術(shù)。通過(guò)在每個(gè)小批雖樣本上獨(dú)立地標(biāo)準(zhǔn)化每個(gè)特征的均值和方差，來(lái)加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練并提高其性能。16.早停法(EarlyStopping):指在訓(xùn)練過(guò)程中提前停止訓(xùn)練以防止過(guò)擬合的技術(shù)。當(dāng)驗(yàn)證集的性能在一定時(shí)間內(nèi)不再提高時(shí)，停止訓(xùn)練并使用當(dāng)前模型作為最佳模型。17.正則化(Regularization):指一種技術(shù)，通過(guò)在損失函數(shù)中添加一-項(xiàng)來(lái)懲罰模型的復(fù)雜性。以防止過(guò)擬臺(tái)。例如L1正則化、L2正則化等。18.Dropout:指一種技術(shù)，在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)隨機(jī)地將一部分神經(jīng)元暫時(shí)從網(wǎng)絡(luò)中移除，以增加模型的泛化能力并防止過(guò)擬臺(tái)。19.批處理(BatchProcessing):指將-批樣本作為輸入-起處理的技術(shù)，通常用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和前向傳播。20.前向傳播(ForwardPropagati