今天学习了模型训练的有关知识，正好自己也在跑图像去雾的模型，这下对底层知识的理解更透彻了。

模型训练一般分为四个步骤：

1. 构建数据集。
2. 定义神经网络模型。
3. 定义超参、损失函数及优化器。
4. 输入数据集进行训练与评估。

超参（Hyperparameters）是可以调整的参数，可以控制模型训练优化的过程，不同的超参数值可能会影响模型训练和收敛速度。

一般会定义以下超参用于训练：

• 训练轮次（epoch）：训练时遍历数据集的次数。

• 批次大小（batch size）：数据集进行分批读取训练，设定每个批次数据的大小。batch size过小，花费时间多，同时梯度震荡严重，不利于收敛；batch size过大，不同batch的梯度方向没有任何变化，容易陷入局部极小值，因此需要选择合适的batch size，可以有效提高模型精度、全局收敛。

• 学习率（learning rate）：如果学习率偏小，会导致收敛的速度变慢，如果学习率偏大，则可能会导致训练不收敛等不可预测的结果。梯度下降法被广泛应用在最小化模型误差的参数优化算法上。梯度下降法通过多次迭代，并在每一步中最小化损失函数来预估模型的参数。学习率就是在迭代过程中，会控制模型的学习进度。

设置了超参、损失函数和优化器后，我们就可以循环输入数据来训练模型。一次数据集的完整迭代循环称为一轮（epoch）。每轮执行训练时包括两个步骤：

1. 训练：迭代训练数据集，并尝试收敛到最佳参数。
2. 验证/测试：迭代测试数据集，以检查模型性能是否提升。