欢迎来到模型训练指南页面！以下是一些关于模型训练的基本步骤和注意事项。
训练前的准备工作
- 数据收集：确保你有足够且高质量的数据集进行训练。
- 环境配置：安装必要的库和工具，例如TensorFlow或PyTorch。
训练步骤
- 数据预处理：对数据进行清洗、归一化等处理。
- 模型选择：选择合适的模型架构。
- 训练：使用训练数据训练模型。
- 验证：使用验证数据评估模型性能。
- 调整：根据验证结果调整模型参数。
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图片示例
训练过程中，数据可视化是非常有帮助的。
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