AI 工具包使用指南：训练参数

在 AI 工具包中，训练参数是确保模型性能的关键因素。以下是一些重要的训练参数：

学习率 (Learning Rate): 学习率决定了模型在训练过程中更新参数的速度。过高的学习率可能导致模型不稳定，而过低的学习率则可能导致训练时间过长。
批次大小 (Batch Size): 批次大小决定了每次训练时使用的样本数量。较大的批次大小可以提高计算效率，但可能会降低模型的泛化能力。
迭代次数 (Epochs): 迭代次数是指模型在训练数据上完整遍历的次数。适当的迭代次数可以帮助模型收敛到最优解。
正则化 (Regularization): 正则化是一种防止模型过拟合的技术。常用的正则化方法包括 L1 正则化和 L2 正则化。

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