在机器学习模型的训练期间，大概几十分钟到几小时不等，大家都会在等实验的时候做什么？
机器学习模型训练的等待时间确实是一个普遍存在的现象，这段时间既可以是生产力中断期，也可能成为高效利用的“间歇性工作期”。大家在这段时间里做什么，很大程度上取决于个人习惯、项目需求、以及当时的心情和精力。
以下是一些大家在模型训练期间可能会做的，并进行详细描述：
一、 高效利用时间，推进其他工作：
阅读和学习新知识：
论文研究： 这是非常普遍且有益的选择。训练过程中，可以打开深度学习、特定领域（如CV、NLP）最新的研究论文，或者阅读与当前项目相关的经典论文。深入理解论文的思路、模型架构、实验设置，可以为后续的模型改进提供灵感，或者了解行业最新动态。
技术博客和文章： 很多技术社区和个人开发者会分享干货文章，涵盖算法原理、代码实现、工程实践、踩坑经验等。阅读这些文章可以快速学习新技能，解决潜在问题。
书籍： 如果有正在学习的书籍（如机器学习经典教材、特定算法书籍、编程语言书籍等），也可以利用这段时间翻阅、学习。
在线课程： 参加Coursera、edX、Udemy等平台上的机器学习、深度学习、数据科学或相关领域的在线课程。可以跟随视频学习，或者复习已学过的知识点。
代码和项目相关工作：
代码重构和优化： 审视自己当前的项目代码，思考是否有可以优化的地方，比如提高可读性、减少冗余、优化算法效率等。可以进行单元测试的编写，确保代码的健壮性。
编写新的功能模块： 如果项目还有其他未完成的功能，可以利用这段时间进行开发。这样可以充分利用等待时间，加速项目整体进度。
数据探索和预处理： 如果训练的数据集还没有完全处理好，或者需要进行更深入的数据探索（如EDA），可以立即着手进行。例如，绘制更精细的数据分布图，分析特征之间的相关性，或者准备更多的数据集进行交叉验证。
实验设计和规划： 思考下一次训练可能需要进行的超参数调整、模型结构变动、或者新的特征工程方法。可以记录下这些想法，并规划好下一次实验的步骤。
数据可视化： 对已有的一些结果（即使是之前的实验结果）进行更深入、更美观的可视化展示，以便更好地理解模型表现和数据特征。
文档撰写和整理：
项目文档： 撰写项目报告、用户手册、API文档等。清晰的文档可以帮助团队成员理解项目，也为项目积累了宝贵的知识财富。
实验记录： 详细记录当前实验的配置、参数、数据来源、以及训练过程中观察到的关键指标（如loss曲线、准确率变化等）。规范的实验记录对于复现结果、总结经验教训至关重要。
代码注释： 完善项目代码的注释，让代码更易于理解和维护。
二、 休息和恢复精力：
短暂休息和放松：
站起来活动： 久坐不动对身体不好，可以站起来伸展一下身体，走动一下。
喝水、吃点心： 补充水分和能量，保持良好的身体状态。
眺望远方： 缓解眼部疲劳，让眼睛得到休息。
听音乐或播客： 播放一些舒缓的音乐，或者听一些有趣的播客，放松心情。
非工作相关的休闲：
社交媒体浏览： 快速浏览一下朋友圈、微博等社交媒体，了解朋友动态或一些热门话题。
玩一些小游戏： 玩一些简单的益智类游戏或休闲游戏，转移注意力，缓解压力。
看短视频： 刷一刷抖音、B站等短视频，放松一下大脑。
三、 与人沟通和协作：
与同事讨论：
技术交流： 和团队成员讨论遇到的技术难题、模型改进思路、或者新发现的研究成果。
项目进展沟通： 与项目经理或团队成员沟通项目进度，了解其他人的工作情况。
代码审查（Code Review）： 如果有同事提交了代码，可以利用这段时间进行代码审查，给出反馈。
回复邮件和信息：
处理一些积压的邮件、即时消息（如Slack、Teams等），及时回复重要的工作事项。
四、 其他可能性：
准备会议材料： 如果即将有会议，可以利用这段时间整理会议PPT、数据报告等。
学习新工具或库： 尝试学习一些新的机器学习工具、库或者框架，扩展技术栈。
整理工作空间： 整理一下桌面、电脑文件，保持一个清爽有序的工作环境。
思考人生和职业规划： 在相对不被打扰的时间里，思考一下自己的职业发展方向，或者生活中的一些问题。
总结一下，一个高效的机器学习从业者，在模型训练期间的等待时间，往往不是用来“发呆”，而是用来主动地、有目的地填补工作流程中的“空隙”，并尽可能地提高整体的生产力。
更具体的选择会受到以下因素影响：
训练时长： 如果是几十分钟，可能更倾向于短暂休息或处理一些零散的任务；如果是几个小时甚至更长，则会有更多时间投入到深入的学习或开发中。
项目阶段： 在项目初期，可能更侧重于数据探索和预处理；在项目后期，则更关注模型优化和结果分析。
个人精力： 当精力充沛时，会更倾向于学习和开发；当感到疲惫时，则会选择休息和放松。
团队协作： 如果是团队项目，沟通和协作的优先级可能会更高。
总之，将模型训练的等待时间视为一种宝贵的“缓冲期”和“机会期”，积极主动地利用起来，是提升个人工作效率和项目进度的关键。
以下是一些大家在模型训练期间可能会做的，并进行详细描述：
一、 高效利用时间，推进其他工作：
阅读和学习新知识：
论文研究： 这是非常普遍且有益的选择。训练过程中，可以打开深度学习、特定领域（如CV、NLP）最新的研究论文，或者阅读与当前项目相关的经典论文。深入理解论文的思路、模型架构、实验设置，可以为后续的模型改进提供灵感，或者了解行业最新动态。
技术博客和文章： 很多技术社区和个人开发者会分享干货文章，涵盖算法原理、代码实现、工程实践、踩坑经验等。阅读这些文章可以快速学习新技能，解决潜在问题。
书籍： 如果有正在学习的书籍（如机器学习经典教材、特定算法书籍、编程语言书籍等），也可以利用这段时间翻阅、学习。
在线课程： 参加Coursera、edX、Udemy等平台上的机器学习、深度学习、数据科学或相关领域的在线课程。可以跟随视频学习，或者复习已学过的知识点。
代码和项目相关工作：
代码重构和优化： 审视自己当前的项目代码，思考是否有可以优化的地方，比如提高可读性、减少冗余、优化算法效率等。可以进行单元测试的编写，确保代码的健壮性。
编写新的功能模块： 如果项目还有其他未完成的功能，可以利用这段时间进行开发。这样可以充分利用等待时间，加速项目整体进度。
数据探索和预处理： 如果训练的数据集还没有完全处理好，或者需要进行更深入的数据探索（如EDA），可以立即着手进行。例如，绘制更精细的数据分布图，分析特征之间的相关性，或者准备更多的数据集进行交叉验证。
实验设计和规划： 思考下一次训练可能需要进行的超参数调整、模型结构变动、或者新的特征工程方法。可以记录下这些想法，并规划好下一次实验的步骤。
数据可视化： 对已有的一些结果（即使是之前的实验结果）进行更深入、更美观的可视化展示，以便更好地理解模型表现和数据特征。
文档撰写和整理：
项目文档： 撰写项目报告、用户手册、API文档等。清晰的文档可以帮助团队成员理解项目，也为项目积累了宝贵的知识财富。
实验记录： 详细记录当前实验的配置、参数、数据来源、以及训练过程中观察到的关键指标（如loss曲线、准确率变化等）。规范的实验记录对于复现结果、总结经验教训至关重要。
代码注释： 完善项目代码的注释，让代码更易于理解和维护。
二、 休息和恢复精力：
短暂休息和放松：
站起来活动： 久坐不动对身体不好，可以站起来伸展一下身体，走动一下。
喝水、吃点心： 补充水分和能量，保持良好的身体状态。
眺望远方： 缓解眼部疲劳，让眼睛得到休息。
听音乐或播客： 播放一些舒缓的音乐，或者听一些有趣的播客，放松心情。
非工作相关的休闲：
社交媒体浏览： 快速浏览一下朋友圈、微博等社交媒体，了解朋友动态或一些热门话题。
玩一些小游戏： 玩一些简单的益智类游戏或休闲游戏，转移注意力，缓解压力。
看短视频： 刷一刷抖音、B站等短视频，放松一下大脑。
三、 与人沟通和协作：
与同事讨论：
技术交流： 和团队成员讨论遇到的技术难题、模型改进思路、或者新发现的研究成果。
项目进展沟通： 与项目经理或团队成员沟通项目进度，了解其他人的工作情况。
代码审查（Code Review）： 如果有同事提交了代码，可以利用这段时间进行代码审查，给出反馈。
回复邮件和信息：
处理一些积压的邮件、即时消息（如Slack、Teams等），及时回复重要的工作事项。
四、 其他可能性：
准备会议材料： 如果即将有会议，可以利用这段时间整理会议PPT、数据报告等。
学习新工具或库： 尝试学习一些新的机器学习工具、库或者框架，扩展技术栈。
整理工作空间： 整理一下桌面、电脑文件，保持一个清爽有序的工作环境。
思考人生和职业规划： 在相对不被打扰的时间里，思考一下自己的职业发展方向，或者生活中的一些问题。
总结一下，一个高效的机器学习从业者，在模型训练期间的等待时间，往往不是用来“发呆”，而是用来主动地、有目的地填补工作流程中的“空隙”，并尽可能地提高整体的生产力。
更具体的选择会受到以下因素影响：
训练时长： 如果是几十分钟，可能更倾向于短暂休息或处理一些零散的任务；如果是几个小时甚至更长，则会有更多时间投入到深入的学习或开发中。
项目阶段： 在项目初期，可能更侧重于数据探索和预处理；在项目后期，则更关注模型优化和结果分析。
个人精力： 当精力充沛时，会更倾向于学习和开发；当感到疲惫时，则会选择休息和放松。
团队协作： 如果是团队项目，沟通和协作的优先级可能会更高。
总之，将模型训练的等待时间视为一种宝贵的“缓冲期”和“机会期”，积极主动地利用起来，是提升个人工作效率和项目进度的关键。
网友意见
能盯着loss看一个小时，想象自己就是搜索点。
然后幻想自己是个游戏里的小人在山谷里摸索，到处都是战争迷雾，我的视野还特别小。
看到带周期波动的下降就会感觉自己在一个圆筒的滑梯里忽左忽右的出溜。
看到上升就会突然紧张，再瞄一下acc比较train和val，像一个赌徒企图从绝望中看到希望。loss再度下降时会产生强烈的快感，觉得艰难地翻过了一座小山。
快要收敛时安慰自己，前方还会有深渊。
最后收敛时告诉自己，就是这里了，我累了。
然后休息一下，分析分析，终于决定:
算了再加一层吧……
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