训练方法与微调：深入解析

深度学习的成功很大程度上依赖于有效的训练方法和微调技术。在本文中，我们将详细探讨深度学习模型的训练方法以及如何使用微调来提高模型性能。此外，我们还将提供相关的源代码示例来帮助读者更好地理解这些概念。

一、训练方法

训练方法是指在深度学习中使用的技术和策略，用于训练模型以学习数据中的模式和特征。下面我们将介绍几种常见的训练方法。

1. 随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）：SGD 是最基本和常用的优化算法之一。它通过计算损失函数关于模型参数的梯度，并根据梯度的反方向更新参数，从而使损失函数不断减小。以下是一个使用 PyTorch 实现的简单示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义模型
model = nn