高效算法

什么是模型训练与预处理

模型训练是深度学习中一个非常重要的过程。在这个过程中，通过使用算法和优化技术来调整神经网络中的权重和偏置，使网络能够更好地进行预测或分类等任务。简单来说，就是让神经网络“学会”如何根据输入数据做出正确的输出。

在开始模型训练之前，对原始数据进行预处理是非常必要的。因为未经处理的原始数据往往难以直接用于模型训练，存在多种问题如缺失值、异常值等。因此，预处理步骤主要包括但不限于：清理数据（去除无效或重复的数据）、特征选择与工程（减少不必要的特征，并构建新的特征以提高模型性能）以及标准化/归一化数据（使得不同特征之间的尺度差异不会对模型造成影响）。通过这些步骤可以显著提升模型训练的效率和效果。