问题一：在机器学习中，为什么需要准备训练数据？
在机器学习中，为什么需要准备训练数据？
参考回答：
在机器学习中，准备训练数据是至关重要的步骤。训练数据是模型学习和理解问题的基础，通过分析这些数据，模型能够识别出数据中的模式和关系，从而对未来的数据进行预测或分类。
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问题二：梯度下降算法在模型训练中的作用是什么？
梯度下降算法在模型训练中的作用是什么？
参考回答：
梯度下降算法在模型训练中的作用是调整模型参数以最小化损失函数。它通过计算损失函数关于模型参数的梯度，并按照梯度的反方向更新参数，从而逐步降低损失函数的值，提高模型的预测精度。
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问题三：为什么在计算梯度下降时需要除以批次大小（batch size）？
为什么在计算梯度下降时需要除以批次大小（batch size）？
参考回答：
在计算梯度下降时除以批次大小是为了平均化每个样本对梯度的贡献。因为梯度是在一个批次的数据上累加计算的，如果不除以批次大小，那么梯度的值会随着批次大小的增加而增大，这可能导致参数更新过大而不稳定。通过除以批次大小，我们可以确保每次参数更新的步长与批次大小无关，使训练更加稳定和可控。
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问题四：在训练模型的过程中，为什么需要清零梯度？
在训练模型的过程中，为什么需要清零梯度？
参考回答：
在训练模型的过程中，需要清零梯度是因为在每次反向传播计算梯度时，梯度值是累加的。如果不及时清零梯度，那么下一次计算的梯度会叠加到之前的梯度上，导致参数更新不准确。因此，在每个批次训练完成后清零梯度是必要的步骤，以确保每次参数更新都是基于当前批次的准确梯度信息。
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问题五：data_iter函数的作用是什么？
data_iter函数的作用是什么？
参考回答：
data_iter函数的作用是生成一个按批次大小划分的数据迭代器。它首先打乱样本的下标顺序，然后按照指定的批次大小将数据划分为多个小批次。在训练过程中，可以通过调用这个函数来逐个获取这些小批次的数据进行训练。这种方式可以有效地利用内存资源，并提高训练效率。
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