深度学习中的训练和推理有什么作用

深度学习中的训练和推理是两个非常重要的步骤。训练是指通过大量的数据和计算来调整模型的参数，使其能够对新数据进行准确的预测。推理是指使用已经训练好的模型来对新的输入进行预测或分类。

训练和推理的作用如下：

1. 训练：通过训练来调整模型的参数，使其能够对新数据进行准确的预测。训练是深度学习中最为耗时的过程，但也是最重要的过程之一。只有通过训练，模型才能够逐渐趋于完善，提高预测的准确率。

2. 推理：使用已经训练好的模型来对新的输入进行预测或分类。推理是深度学习中最为重要的应用之一。只有通过推理，模型才能够发挥出它的真正价值。在推理过程中，模型需要将新的输入与已有的数据进行比较，从而得出正确的预测结果。

总之，训练和推理是深度学习中不可或缺的两个步骤。只有通过不断的训练和推理，深度学习模型才能够不断地提高自己的准确率和应用能力。