模型训练流程图

模型训练流程图展示了一个典型的机器学习或深度学习模型从数据准备到模型评估的完整过程。首先，数据被收集并清洗，以确保其质量和一致性。然后，数据被划分为训练集、验证集和测试集，以便在训练过程中进行模型性能的监控和评估。接下来，选择一个合适的模型架构，并根据训练数据调整模型参数。在训练阶段，模型通过前向传播和反向传播算法不断优化参数，以最小化损失函数。最后，在测试集上评估模型的性能，如准确率、召回率等指标。整个过程可能需要多次迭代和调整，以达到最佳的模型性能。