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模型训练与优化

在上一节中，我们讨论了如何准备和预处理数据，以便用于深度学习模型。本节将重点介绍如何训练和优化这些模型，以提高预测的准确性。模型训练与优化是需求预测中的关键步骤，它决定了模型在实际应用中的性能。我们将从以下几个方面进行详细讨论：

训练基础知识

损失函数与优化器

超参数调优

正则化技术

模型评估与验证

模型部署与维护

1.训练基础知识

在深度学习中，模型训练是一个迭代过程，通过不断调整模型的参数来最小化预测误差。这个过程通常涉及以下几个步骤：

初始化模型参数：在训练开始之前，模型的参数需要进行初始化。常见的初始化方法包括随机初始化、均值初