11、神经网络训练基础：收敛、检查点、提前停止与超参数调优

神经网络训练基础：收敛、检查点、提前停止与超参数调优

1. 收敛

早期人们认为，向模型输入训练数据的次数越多，模型的准确率就越高。但对于大型复杂网络，在某个节点后，准确率会下降。如今，我们会根据模型在应用中的使用方式，寻找可接受的局部最优收敛点。

如果对神经网络进行过度训练，可能会出现以下情况：
- 神经网络对训练数据过拟合，训练数据的准确率不断提高，但测试数据的准确率下降。
- 在深度神经网络中，各层的学习方式不一致，收敛速度不同。当某些层接近收敛时，其他层可能已经收敛并开始发散。
- 持续训练可能使神经网络跳出一个局部最优解，开始收敛到一个准确率更低的局部最优解。

理想的收敛情况是，在训练初期损失快速下降，随着训练接近（近似）最优值，损失下降速度减慢，最终趋于平稳。

下面使用TF.Keras中的简单ConvNet模型和CIFAR - 10数据集来演示收敛和发散的概念：

from tensorflow.keras import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from tensorflow.keras.layers import Dropout, Flatten, Dense
from tensorflow.keras.datasets import cifar10
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
import numpy as np

(x_train, y_train), (