模型训练代码解读：Loss functionOptimizerHyperparametersLearning

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

模型训练过程中涉及到各种各样的算法、方法、技巧，其中大部分都是需要对代码进行修改和调整才能实现效果，对于很多初级工程师来说，在处理这些繁琐的代码时，很容易被困惑，因此，本文将介绍一些机器学习中常用的代码，并通过阅读源代码的方式加深对模型训练过程中的基础知识理解，帮助读者更好的理解现实世界中的模型训练。

首先，我们先来回顾一下模型训练过程。无论是监督学习还是无监督学习，都可以分为以下四个阶段：

1. 数据准备：包括数据清洗、特征工程、数据切割、标签编码等。
2. 模型选择或搭建：包括模型选择、超参数调优等。
3. 模型训练：包括损失函数、优化器、学习率衰减策略、正则化项等。
4. 模型评估：验证集和测试集上的指标。

在这里，我们主要介绍第三步中的三个关键点——Loss Function（损失函数），Optimizer（优化器），Hyperparameters（超参数）。除此之外，也会介绍 Learning Rate Scheduler 和 Regularization。

2. 概念阐述及关键技术解析

2.1 Loss Function（损失函数）

损失函数(loss function)用来衡量预测值(predicted value)与真实值(true label)之间的差距，是模型训练的目标函数，用以描述模型预测值的好坏程度。

最常用的损失函数包括均方误差(MSE), 交叉熵(Cros