现在人工智能行业发展迅猛，那么人工智能产品特别是使用分类算法实现的产品中判断其能否上线通常是通过算法自带的准确率指标进行对比进行的。而准确率是人工智能模型通过训练后得出的，因此我们需要提高训练的准确率，这其中增加训练次数就是一个通用的方法，但是需要注意的是并不是训练次数越多越好。本文就通过3步来讲述怎样保证合适的训练次数来确保模型的准确率。
    第一步：了解模型训练和结果的关系
    目标
    掌握人工智能产品评测指标跟训练过程的关系
    步骤
    1.人工智能产品的本质是选择合适算法然后根据历史数据进行训练得出一个最终的模型，通过这个模型即可对新数据进行预测，而预测的好坏取决于训练时得到的这个模型的指标，比如说分类算法的准确率
    2.分类算法的准确率在训练结束的时候就已经固定了，因此需要在训练过程中进行一些改善的操作以期最终提升模型的准确率
    3.通过增加训练次数可以在训练过程中让算法更好的从历史数据中归纳、统计规律进而提升模型的准确率。
    第二步：过拟合的定义
    目标
    掌握过拟合的定义
    步骤
    1.模型准确率的判断
    •我们的数据分为训练数据和验证数据，通过训练数据进行训练可以得到一个模型，而模型必须在验证数据上进行评测才能科学评判其准确率，在训练数据上的准确率没有参考价值
    •在训练数据上随着训练次数的增加，训练集上的准确率会增加，但是增加到一定程度的话就必须停止训练了，因为算法已经将数据中的规律全部学习完毕，再进行训练算法会学习到一些不属于规律的噪音数据。这时候我们就称之为训练过程中出现了过拟合。
    2.过拟合的定义
    •过拟合就是模型的准确率在训练集上很高，但是在验证集上比较差，这时候训练得出的模型是不能上线的。
    第三步：通过图形判断过拟合来确保模型准确率
    目标
    •掌握图形判断过拟合的方法
    •掌握确保准确率的方法