要想训练一个优质的模型，一定要认识和了解模型训练中，参数的作用和意义。

整个模型训练的过程，参数并不是一成不变的，也没有固定的模板，

当我们修改了模型训练里面的某个参数，很可能就需要连带其他一系列参数的配合调整，同时也需要根据训练时的数值反馈来做出合理的修改及调整。

选择「自定义参数」以及基础模型，点击「确定」：

进入到详细的调参页面：

炼丹实操–步数设置

Repeat值

指的是，训练的次数，例如设置为 50，代表每张图片都要重复训练10次。

如果图片细节多，或者发现训练的模型与上传的素材不像，则需要提高 Repeat值。

但 Repeat值 不能盲目增加，随着 Repeat值 增加，训练时长也会相应增加，

并且会让AI对图片学习过度，没有自己的想法💡，容易出现过度拟合的情况。

Repeat值 推荐：

• 二次元：7-15
• 人物：30-50
• 实物风景：100

Epoch值

指的是，整个模型重复训练的轮数，每一轮都会生成一个模型。

Epoch值 推荐：10-20左右

炼丹实操–效率设置

Batch size

指的是，并行训练次数。

数值调整，跟显存配置有关，目前设置为 2，代表同一时刻，有2条并行任务在执行训练。

因此，数值越大，训练速度越快。

总步数 = 素材图片数量 * Repeat值 * Epoch值 / Batch size = 25 * 30 * 10 / 2 = 3750

因此，这一次的模型训练总步数为 3750。

以上就是关于模型训练步数的计算方法。

今天先分享到这里~

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