深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法探析一、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練概述

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）因其強大的特征提取和擬合能力，在圖像識別、自然語言處理等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。然而，DNN的訓(xùn)練過程復(fù)雜且面臨諸多挑戰(zhàn)，如梯度消失/爆炸、過擬合、收斂速度慢等。因此，掌握有效的訓(xùn)練方法至關(guān)重要。本節(jié)將系統(tǒng)介紹DNN的訓(xùn)練流程、核心技術(shù)和優(yōu)化策略。

（一）DNN訓(xùn)練的基本流程

DNN的訓(xùn)練過程主要包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型構(gòu)建、損失函數(shù)定義、優(yōu)化器選擇和迭代優(yōu)化等步驟。以下是具體的訓(xùn)練流程：

1.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

-數(shù)據(jù)收集：獲取大規(guī)模、多樣化的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。

-數(shù)據(jù)預(yù)處理：包括歸一化、去噪、增強等操作，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。

-批量處理：將數(shù)據(jù)劃分為小批量（batch），提高計算效率。

2.模型構(gòu)建

-網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計：確定層數(shù)、每層神經(jīng)元數(shù)量、激活函數(shù)等。

-參數(shù)初始化：采用He初始化、Xavier初始化等方法，避免梯度消失/爆炸。

3.損失函數(shù)定義

-常見損失函數(shù)：交叉熵?fù)p失（分類）、均方誤差（回歸）。

-損失函數(shù)選擇需與任務(wù)目標(biāo)匹配。

4.優(yōu)化器選擇

-常用優(yōu)化器：隨機梯度下降（SGD）、Adam、RMSprop等。

-優(yōu)化器參數(shù)需根據(jù)任務(wù)調(diào)整，如學(xué)習(xí)率、動量等。

5.迭代優(yōu)化

-前向傳播：計算預(yù)測值。

-反向傳播：計算梯度并更新參數(shù)。

-迭代直至收斂或達到預(yù)設(shè)輪數(shù)。

（二）梯度消失/爆炸問題及其緩解方法

梯度消失/爆炸是DNN訓(xùn)練中的常見問題，直接影響模型收斂性。

1.梯度消失

-現(xiàn)象：在深層網(wǎng)絡(luò)中，梯度逐層衰減，導(dǎo)致靠近輸入層的參數(shù)更新緩慢。

-解決方法：

-使用ReLU等非線性激活函數(shù)，緩解梯度飽和問題。

-采用殘差網(wǎng)絡(luò)（ResNet）結(jié)構(gòu)，引入跳躍連接，傳遞梯度。

2.梯度爆炸

-現(xiàn)象：梯度數(shù)值過大，導(dǎo)致參數(shù)更新劇烈，模型不穩(wěn)定。

-解決方法：

-梯度裁剪（gradientclipping），限制梯度最大值。

-使用批量歸一化（BatchNormalization），穩(wěn)定層輸入分布。

（三）過擬合與正則化策略

過擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在測試數(shù)據(jù)上泛化能力差。

1.過擬合表現(xiàn)

-訓(xùn)練損失持續(xù)下降，測試損失停止下降或上升。

-模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)細節(jié)過度擬合，泛化能力弱。

2.正則化方法

-L2正則化：對權(quán)重參數(shù)添加懲罰項，限制模型復(fù)雜度。

-Dropout：隨機丟棄部分神經(jīng)元，降低模型依賴性。

-早停（EarlyStopping）：監(jiān)控驗證集性能，提前終止訓(xùn)練。

二、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化技術(shù)

優(yōu)化技術(shù)直接影響DNN的訓(xùn)練效率和質(zhì)量。本節(jié)介紹幾種關(guān)鍵優(yōu)化策略。

（一）自適應(yīng)學(xué)習(xí)率優(yōu)化器

傳統(tǒng)SGD的學(xué)習(xí)率固定，難以適應(yīng)不同層或不同訓(xùn)練階段的需求。自適應(yīng)優(yōu)化器可動態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)率。

1.Adam優(yōu)化器

-結(jié)合動量（Momentum）和自適應(yīng)學(xué)習(xí)率。

-計算每個參數(shù)的一階矩（梯度的指數(shù)移動平均）和二階矩。

-優(yōu)點：收斂速度快，對超參數(shù)不敏感。

2.RMSprop優(yōu)化器

-通過累積梯度平方的移動平均來調(diào)整學(xué)習(xí)率。

-適用于處理非平穩(wěn)目標(biāo)函數(shù)。

（二）學(xué)習(xí)率調(diào)度

學(xué)習(xí)率調(diào)度是指在不同訓(xùn)練階段動態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)率，提升收斂效果。

1.預(yù)熱階段

-初始階段使用較小學(xué)習(xí)率，逐步增加，避免早期震蕩。

-常用策略：線性預(yù)熱、指數(shù)預(yù)熱。

2.衰減階段

-訓(xùn)練后期逐步降低學(xué)習(xí)率，細化參數(shù)更新。

-常用策略：步進衰減、余弦退火。

（三）數(shù)據(jù)增強技術(shù)

數(shù)據(jù)增強通過擴充訓(xùn)練集，提升模型泛化能力。

1.圖像數(shù)據(jù)增強

-隨機旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪、色彩抖動等操作。

-可提升模型對視角、光照變化的魯棒性。

2.文本數(shù)據(jù)增強

-同義詞替換、隨機插入、刪除等操作。

-增加文本多樣性，提高模型泛化能力。

三、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練實踐

本節(jié)結(jié)合實際案例，探討DNN訓(xùn)練的優(yōu)化實踐。

（一）模型選擇與調(diào)優(yōu)

1.模型架構(gòu)選擇

-根據(jù)任務(wù)復(fù)雜度選擇合適架構(gòu)，如CNN、RNN、Transformer等。

-小規(guī)模任務(wù)可優(yōu)先嘗試輕量級網(wǎng)絡(luò)，降低計算成本。

2.超參數(shù)調(diào)優(yōu)

-使用網(wǎng)格搜索、隨機搜索或貝葉斯優(yōu)化調(diào)整超參數(shù)（學(xué)習(xí)率、批大小、層數(shù)等）。

-建議優(yōu)先調(diào)整學(xué)習(xí)率和正則化參數(shù)。

（二）訓(xùn)練資源優(yōu)化

1.硬件選擇

-GPU可大幅加速訓(xùn)練，推薦使用多GPU并行訓(xùn)練。

-TPU適合大規(guī)模模型訓(xùn)練，能效比更高。

2.分布式訓(xùn)練

-數(shù)據(jù)并行：將數(shù)據(jù)分批分布在多個GPU上計算。

-模型并行：將模型分塊分布在多個GPU上計算。

（三）訓(xùn)練監(jiān)控與評估

1.性能監(jiān)控

-記錄訓(xùn)練過程中的損失、準(zhǔn)確率、梯度變化等指標(biāo)。

-使用TensorBoard等可視化工具監(jiān)控訓(xùn)練動態(tài)。

2.模型評估

-使用交叉驗證評估模型泛化能力。

-分析誤差分布，定位模型缺陷。

三、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練實踐（續(xù)）

（一）模型選擇與調(diào)優(yōu)（續(xù)）

1.模型架構(gòu)選擇（續(xù)）

-特定任務(wù)考量：

-圖像分類任務(wù)：優(yōu)先考慮卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），如VGG、ResNet、EfficientNet等。根據(jù)數(shù)據(jù)集規(guī)模選擇：小型數(shù)據(jù)集可嘗試輕量級網(wǎng)絡(luò)（如MobileNet），大型數(shù)據(jù)集可使用深層架構(gòu)（如ResNet-50/101）。

-自然語言處理任務(wù)：優(yōu)先考慮循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或Transformer架構(gòu)。對于序列依賴性強的任務(wù)（如機器翻譯），Transformer因并行計算優(yōu)勢更優(yōu)；對于文本分類或生成任務(wù)，LSTM/GRU結(jié)合Attention機制效果較好。

-架構(gòu)搜索技術(shù)：

-神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）：通過算法自動設(shè)計網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，減少人工設(shè)計成本。常用方法包括強化學(xué)習(xí)搜索、遺傳算法搜索等。

-基于梯度的架構(gòu)搜索：通過梯度信息指導(dǎo)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，效率更高但計算量較大。

2.超參數(shù)調(diào)優(yōu)（續(xù)）

-關(guān)鍵超參數(shù)及其調(diào)優(yōu)方法：

|超參數(shù)|范圍示例|調(diào)優(yōu)策略|

|--------------|----------------|-----------------------------------|

|學(xué)習(xí)率|1e-5~1e-1|網(wǎng)格搜索（如0.01,0.001,0.0001）|

|批大小|32~1024|根據(jù)GPU顯存調(diào)整，優(yōu)先選擇2的冪次方|

|L2正則化系數(shù)|1e-4~1e-2|交叉驗證選擇最優(yōu)值|

|Dropout比例|0.2~0.5|優(yōu)先嘗試0.25,0.5,0.75|

-調(diào)優(yōu)工具推薦：

-KerasTuner：基于Keras的自動調(diào)參框架，支持隨機搜索、貝葉斯優(yōu)化等策略。

-Optuna：通用超參數(shù)優(yōu)化框架，支持多種算法和目標(biāo)函數(shù)。

（二）訓(xùn)練資源優(yōu)化（續(xù)）

1.硬件選擇（續(xù)）

-GPU型號考量：

-計算性能優(yōu)先：NVIDIAA100/H100（支持TensorCore，適合大規(guī)模并行計算）。

-性價比優(yōu)先：NVIDIARTX3090/4090（顯存較大，適合中小型模型）。

-TPU使用場景：

-大規(guī)模訓(xùn)練：如百億參數(shù)模型，TPU單核性能高且能耗低。

-Transformer模型：TPU的矩陣乘法并行能力可加速Transformer訓(xùn)練。

2.分布式訓(xùn)練（續(xù)）

-數(shù)據(jù)并行實現(xiàn)步驟：

1.數(shù)據(jù)加載：使用多進程或多線程加載數(shù)據(jù)，確保無鎖化訪問。

2.模型復(fù)制：在每個GPU上復(fù)制模型參數(shù)。

3.前向傳播：并行計算各GPU的損失和梯度。

4.梯度聚合：使用參數(shù)服務(wù)器或RingAll-Reduce算法聚合梯度。

5.參數(shù)更新：主節(jié)點或參數(shù)服務(wù)器更新全局參數(shù)。

-模型并行實現(xiàn)步驟：

1.模型切分：將模型分為多段，每段運行在獨立GPU上。

2.跨GPU通信：使用NCCL庫優(yōu)化張量傳輸，減少通信開銷。

3.分片策略：優(yōu)先將計算密集層（如大卷積層）分散到不同GPU。

（三）訓(xùn)練監(jiān)控與評估（續(xù)）

1.性能監(jiān)控（續(xù)）

-關(guān)鍵監(jiān)控指標(biāo)：

-損失曲線：訓(xùn)練/驗證損失是否收斂，是否存在過擬合。

-梯度統(tǒng)計：梯度范數(shù)是否穩(wěn)定，是否存在梯度爆炸風(fēng)險。

-學(xué)習(xí)率變化：學(xué)習(xí)率衰減是否平滑，是否需要調(diào)整調(diào)度策略。

-可視化工具配置示例（TensorBoard）：

```python

損失曲線

tf.summary.scalar('loss',train_loss)

梯度范數(shù)

tf.summary.scalar('grad_norm',np.linalg.norm(grad))

圖片可視化（圖像分類任務(wù)）

tf.summary.image('input_images',train_images[...,:1])

```

2.模型評估（續(xù)）

-交叉驗證方法：

-K折交叉驗證：將數(shù)據(jù)集分為K份，輪流作為驗證集，其余作為訓(xùn)練集。計算K次評估的平均性能。

-留一法交叉驗證：每次留一份數(shù)據(jù)作為驗證集，其余作為訓(xùn)練集，適用于小數(shù)據(jù)集。

-誤差分析步驟：

1.分類錯誤樣本：統(tǒng)計錯誤預(yù)測的類別分布，分析模型對哪些類別泛化能力差。

2.特征重要性：使用SHAP或LIME工具分析輸入特征對預(yù)測的影響。

3.模型缺陷定位：

-數(shù)據(jù)偏差：驗證集分布與訓(xùn)練集差異過大，需重新采樣或增強數(shù)據(jù)。

-模型容量不足：驗證損失持續(xù)上升，需增加網(wǎng)絡(luò)深度或?qū)挾取?/p>

-訓(xùn)練不充分：早停過早或損失未收斂，需延長訓(xùn)練輪數(shù)或調(diào)整學(xué)習(xí)率。

一、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練概述

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）因其強大的特征提取和擬合能力，在圖像識別、自然語言處理等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。然而，DNN的訓(xùn)練過程復(fù)雜且面臨諸多挑戰(zhàn)，如梯度消失/爆炸、過擬合、收斂速度慢等。因此，掌握有效的訓(xùn)練方法至關(guān)重要。本節(jié)將系統(tǒng)介紹DNN的訓(xùn)練流程、核心技術(shù)和優(yōu)化策略。

（一）DNN訓(xùn)練的基本流程

DNN的訓(xùn)練過程主要包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型構(gòu)建、損失函數(shù)定義、優(yōu)化器選擇和迭代優(yōu)化等步驟。以下是具體的訓(xùn)練流程：

1.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

-數(shù)據(jù)收集：獲取大規(guī)模、多樣化的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。

-數(shù)據(jù)預(yù)處理：包括歸一化、去噪、增強等操作，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。

-批量處理：將數(shù)據(jù)劃分為小批量（batch），提高計算效率。

2.模型構(gòu)建

-網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計：確定層數(shù)、每層神經(jīng)元數(shù)量、激活函數(shù)等。

-參數(shù)初始化：采用He初始化、Xavier初始化等方法，避免梯度消失/爆炸。

3.損失函數(shù)定義

-常見損失函數(shù)：交叉熵?fù)p失（分類）、均方誤差（回歸）。

-損失函數(shù)選擇需與任務(wù)目標(biāo)匹配。

4.優(yōu)化器選擇

-常用優(yōu)化器：隨機梯度下降（SGD）、Adam、RMSprop等。

-優(yōu)化器參數(shù)需根據(jù)任務(wù)調(diào)整，如學(xué)習(xí)率、動量等。

5.迭代優(yōu)化

-前向傳播：計算預(yù)測值。

-反向傳播：計算梯度并更新參數(shù)。

-迭代直至收斂或達到預(yù)設(shè)輪數(shù)。

（二）梯度消失/爆炸問題及其緩解方法

梯度消失/爆炸是DNN訓(xùn)練中的常見問題，直接影響模型收斂性。

1.梯度消失

-現(xiàn)象：在深層網(wǎng)絡(luò)中，梯度逐層衰減，導(dǎo)致靠近輸入層的參數(shù)更新緩慢。

-解決方法：

-使用ReLU等非線性激活函數(shù)，緩解梯度飽和問題。

-采用殘差網(wǎng)絡(luò)（ResNet）結(jié)構(gòu)，引入跳躍連接，傳遞梯度。

2.梯度爆炸

-現(xiàn)象：梯度數(shù)值過大，導(dǎo)致參數(shù)更新劇烈，模型不穩(wěn)定。

-解決方法：

-梯度裁剪（gradientclipping），限制梯度最大值。

-使用批量歸一化（BatchNormalization），穩(wěn)定層輸入分布。

（三）過擬合與正則化策略

過擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在測試數(shù)據(jù)上泛化能力差。

1.過擬合表現(xiàn)

-訓(xùn)練損失持續(xù)下降，測試損失停止下降或上升。

-模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)細節(jié)過度擬合，泛化能力弱。

2.正則化方法

-L2正則化：對權(quán)重參數(shù)添加懲罰項，限制模型復(fù)雜度。

-Dropout：隨機丟棄部分神經(jīng)元，降低模型依賴性。

-早停（EarlyStopping）：監(jiān)控驗證集性能，提前終止訓(xùn)練。

二、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化技術(shù)

優(yōu)化技術(shù)直接影響DNN的訓(xùn)練效率和質(zhì)量。本節(jié)介紹幾種關(guān)鍵優(yōu)化策略。

（一）自適應(yīng)學(xué)習(xí)率優(yōu)化器

傳統(tǒng)SGD的學(xué)習(xí)率固定，難以適應(yīng)不同層或不同訓(xùn)練階段的需求。自適應(yīng)優(yōu)化器可動態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)率。

1.Adam優(yōu)化器

-結(jié)合動量（Momentum）和自適應(yīng)學(xué)習(xí)率。

-計算每個參數(shù)的一階矩（梯度的指數(shù)移動平均）和二階矩。

-優(yōu)點：收斂速度快，對超參數(shù)不敏感。

2.RMSprop優(yōu)化器

-通過累積梯度平方的移動平均來調(diào)整學(xué)習(xí)率。

-適用于處理非平穩(wěn)目標(biāo)函數(shù)。

（二）學(xué)習(xí)率調(diào)度

學(xué)習(xí)率調(diào)度是指在不同訓(xùn)練階段動態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)率，提升收斂效果。

1.預(yù)熱階段

-初始階段使用較小學(xué)習(xí)率，逐步增加，避免早期震蕩。

-常用策略：線性預(yù)熱、指數(shù)預(yù)熱。

2.衰減階段

-訓(xùn)練后期逐步降低學(xué)習(xí)率，細化參數(shù)更新。

-常用策略：步進衰減、余弦退火。

（三）數(shù)據(jù)增強技術(shù)

數(shù)據(jù)增強通過擴充訓(xùn)練集，提升模型泛化能力。

1.圖像數(shù)據(jù)增強

-隨機旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪、色彩抖動等操作。

-可提升模型對視角、光照變化的魯棒性。

2.文本數(shù)據(jù)增強

-同義詞替換、隨機插入、刪除等操作。

-增加文本多樣性，提高模型泛化能力。

三、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練實踐

本節(jié)結(jié)合實際案例，探討DNN訓(xùn)練的優(yōu)化實踐。

（一）模型選擇與調(diào)優(yōu)

1.模型架構(gòu)選擇

-根據(jù)任務(wù)復(fù)雜度選擇合適架構(gòu)，如CNN、RNN、Transformer等。

-小規(guī)模任務(wù)可優(yōu)先嘗試輕量級網(wǎng)絡(luò)，降低計算成本。

2.超參數(shù)調(diào)優(yōu)

-使用網(wǎng)格搜索、隨機搜索或貝葉斯優(yōu)化調(diào)整超參數(shù)（學(xué)習(xí)率、批大小、層數(shù)等）。

-建議優(yōu)先調(diào)整學(xué)習(xí)率和正則化參數(shù)。

（二）訓(xùn)練資源優(yōu)化

1.硬件選擇

-GPU可大幅加速訓(xùn)練，推薦使用多GPU并行訓(xùn)練。

-TPU適合大規(guī)模模型訓(xùn)練，能效比更高。

2.分布式訓(xùn)練

-數(shù)據(jù)并行：將數(shù)據(jù)分批分布在多個GPU上計算。

-模型并行：將模型分塊分布在多個GPU上計算。

（三）訓(xùn)練監(jiān)控與評估

1.性能監(jiān)控

-記錄訓(xùn)練過程中的損失、準(zhǔn)確率、梯度變化等指標(biāo)。

-使用TensorBoard等可視化工具監(jiān)控訓(xùn)練動態(tài)。

2.模型評估

-使用交叉驗證評估模型泛化能力。

-分析誤差分布，定位模型缺陷。

三、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練實踐（續(xù)）

（一）模型選擇與調(diào)優(yōu)（續(xù)）

1.模型架構(gòu)選擇（續(xù)）

-特定任務(wù)考量：

-圖像分類任務(wù)：優(yōu)先考慮卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），如VGG、ResNet、EfficientNet等。根據(jù)數(shù)據(jù)集規(guī)模選擇：小型數(shù)據(jù)集可嘗試輕量級網(wǎng)絡(luò)（如MobileNet），大型數(shù)據(jù)集可使用深層架構(gòu)（如ResNet-50/101）。

-自然語言處理任務(wù)：優(yōu)先考慮循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或Transformer架構(gòu)。對于序列依賴性強的任務(wù)（如機器翻譯），Transformer因并行計算優(yōu)勢更優(yōu)；對于文本分類或生成任務(wù)，LSTM/GRU結(jié)合Attention機制效果較好。

-架構(gòu)搜索技術(shù)：

-神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）：通過算法自動設(shè)計網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，減少人工設(shè)計成本。常用方法包括強化學(xué)習(xí)搜索、遺傳算法搜索等。

-基于梯度的架構(gòu)搜索：通過梯度信息指導(dǎo)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，效率更高但計算量較大。

2.超參數(shù)調(diào)優(yōu)（續(xù)）

-關(guān)鍵超參數(shù)及其調(diào)優(yōu)方法：

|超參數(shù)|范圍示例|調(diào)優(yōu)策略|

|--------------|----------------|-----------------------------------|

|學(xué)習(xí)率|1e-5~1e-1|網(wǎng)格搜索（如0.01,0.001,0.0001）|

|批大小|32~1024|根據(jù)GPU顯存調(diào)整，優(yōu)先選擇2的冪次方|

|L2正則化系數(shù)|1e-4~1e-2|交叉驗證選擇最優(yōu)值|

|Dropout比例|0.2~0.5|優(yōu)先嘗試0.25,0.5,0.75|

-調(diào)優(yōu)工具推薦：

-KerasTuner：基于Keras的自動調(diào)參框架，支持隨機搜索、貝葉斯優(yōu)化等策略。

-Optuna：通用超參數(shù)優(yōu)化框架，支持多種算法和目標(biāo)函數(shù)。

（二）訓(xùn)練資源優(yōu)化（續(xù)）

1.硬件選擇（續(xù)）

-GPU型號考量：

-計算性能優(yōu)先：NVIDIAA100/H100（支持TensorCore，適合大規(guī)模并行計算）。

-性價比優(yōu)先：NVIDIARTX3090/4090（顯存較大，適合中小型模型）。

-TPU使用場景：

-大規(guī)模訓(xùn)練：如百億參數(shù)模型，TPU單核性能高且能耗低。

-Transformer模型：TPU的矩陣乘法并行能力可加速Transformer訓(xùn)練。

2.分布式訓(xùn)練（續(xù)）

-數(shù)據(jù)并行實現(xiàn)步驟：

1.數(shù)據(jù)加載：使用多進程或多線程加載數(shù)據(jù)，確保無鎖化訪問。

2.模型復(fù)制：在每個GPU上復(fù)制模型參數(shù)。

3.前向傳播：并行計算各GPU的損失和梯度。

4.梯度