什麼是 訓練損失?

量化訓練期間預測誤差的數學目標。

由於現實條件與訓練假設存在差異，表現會隨著時間的推移而下降。

在回應生成期間使用額外的推理計算來提高品質或推理。

現實世界輸入資料隨時間的變化可能會降低模型效能。

訓練前設定的配置值，例如學習率、批次大小或深度。

模型訓練資料中反映的最新時間點。