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模型训练学习归档（零基础 → 专家级完整体系）

参考

本文件夹是模型训练方向的总学习体系：9 个阶段、由浅入深、每篇文件都含「学习目标 / 核心知识 / 实验任务 / 验收标准 / 衔接下一阶段」。 规则（2026-11-10 起，长期偏好）：凡是模型训练方面的学习内容都写入本文件夹；代码实验统一放在 E:\zcode\DeepTraining\model-learn\。

一、学习路线图（9 个阶段，严格按序执行）

S0 环境搭建与验证 ──► S1 基础概念与第一个实验 ──► S2 数据处理 ──► S3 模型构建
                                                                     │
S8 综合实践（毕业） ◄── S7 问题排查 ◄── S6 评估验证 ◄── S5 参数调优 ◄── S4 训练过程
阶段 回答的核心问题 文件数 状态
S0 环境搭建与验证 训练环境为什么这样配？怎么确认它可用？ 2 ✅ 已完成（2026-11-10）
S1 基础概念与第一个实验 训练到底在干什么？五步闭环每行什么意思？ 4 🔶 进行中（3 个改动实验待完成）
S2 数据处理 数据怎么流进模型？怎么划分、怎么增强？ 3 ⬜ 未开始
S3 模型构建 模型是什么？每层干什么？怎么保存复用？ 3 ⬜ 未开始
S4 训练过程 loss 曲线怎么看？过拟合怎么治？ 2 ⬜ 未开始
S5 参数调优 学习率/优化器/batch 怎么选？调参是玄学还是搜索？ 3 ⬜ 未开始
S6 评估验证 准确率会骗人吗？小数据怎么评估才可靠？ 2 ⬜ 未开始
S7 问题排查 训练坏了怎么诊断？报错怎么读？ 2 ⬜ 未开始
S8 综合实践 能不能独立完成一个完整项目？ 4 ⬜ 未开始

二、每篇文件的固定结构（不满足此结构不算写完）

  1. 学习目标 — 学完应能回答/做到什么
  2. 核心知识 — 概念、原理、类比
  3. 实验任务 — 你要亲手跑的命令和代码
  4. 验收标准 — 我检查你是否毕业的清单（复选框）
  5. 衔接下一阶段 — 这篇在哪条路上，下一篇接什么

三、协作方式（今后一步一步怎么教）

  1. 我按进度表指导：讲当前文件 → 你跑实验 → 你填记录 → 我按验收标准检查 → 更新进度表 → 下一篇
  2. 实验纪律：一次只改一个变量；先写预期再跑；报错也是结果；所有数据进 S1-02 的观察记录表
  3. 代码位置：model-learn/。旧脚本保留原名（01_mnist_cnn.py），新脚本以阶段为前缀（s0_ s2_ s3_…）
  4. 实测文化：文档里所有"预计耗时/预期准确率"在第一次跑到时用实测数据替换，不当传抄

四、进度追踪（每完成一个验收，更新此表）

日期 完成项 实测结果
2026-11-10 环境搭建（venv + CPU torch 2.15.0） 冒烟 8s；全量 90s，98.61%
2026-11-10 S1-01 基线跑通 loss 2.3→0.0629，98.61%
（待你完成） S1 的 3 个改动实验 空着等你

五、命名规则

  • 阶段文件夹：SN-阶段名（S0~S8）
  • 文件：NN-主题-核心问题.md（NN 为阶段内两位递增序号）
  • 实验产生的观察记录：优先填入 S1-02 的表，不轻易开新文件

六、上层导航