举例说明Stage类型的用法

在机器学习模型训练中，通常会将训练过程分为多个阶段（stage），每个阶段都会进行一定的操作，比如数据预处理、特征工程、模型训练、模型评估等等。在训练过程中，每个阶段的输出都会作为下一个阶段的输入，从而形成一个串行的流程。

例如，在使用深度学习模型训练图像分类器时，可以将训练过程分为以下几个阶段：

1. 数据预处理阶段：对训练数据进行预处理，包括图像缩放、裁剪、增强等操作，以便提高模型的泛化能力。
2. 特征提取阶段：使用预训练的卷积神经网络（CNN）模型对图像进行特征提取，得到高维的特征向量。
3. 特征降维阶段：使用主成分分析（PCA）等算法对特征向量进行降维，以减少特征维度，降低模型复杂度。
4. 模型训练阶段：使用支持向量机（SVM）等算法对降维后的特征向量进行分类器训练。
5. 模型评估阶段：使用测试数据对训练好的分类器进行评估，包括准确率、召回率、F1值等指标的计算。

在上述流程中，每个阶段都有不同的输入和输出，其中输出会作为下一个阶段的输入。这样，就可以将整个训练过程分为多个阶段，每个阶段都可以单独调试和优化，从而提高模型的性能。