我想了解一下模型训练的过程。请用markdown格式输出，内容包括训练准备、训练过程、训练优化、结果评估四个部分，每个部分限100字以内。
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# 模型训练过程概览

## 训练准备
在模型训练开始之前，需要完成数据收集、数据预处理（如清洗、归一化）、选择合适的模型架构及定义损失函数等准备工作。

## 训练过程
模型训练过程中，通过前向传播计算预测值，计算损失函数评估预测值与真实值的差距，然后通过反向传播调整模型参数，旨在最小化损失函数值，通常使用梯度下降法更新参数。

## 训练优化
为提高模型训练效率和效果，可采用多种策略如数据增强、学习率调整策略、正则化技术等防止过拟合并加速收敛，选择合适的优化算法也可提升训练速度。

## 结果评估
训练完成后，使用验证集或测试集对模型进行评价，关注指标如准确率、召回率、F1分数等，并根据评估结果对模型进行微调直至满足应用需求。
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