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机器学习模型训练流程可视化：为什么DAG图优于流程图？

在可视化机器学习模型训练流程时，有向无环图 (DAG) 成为首选，而非允许循环的流程图。这是因为DAG图更能准确地反映模型训练的本质。

DAG图的特点在于其有向性和无环性。有向性表示数据和计算的流动方向，无环性则避免了循环依赖。这与机器学习模型训练过程中的步骤顺序高度契合。 模型训练通常包含数据预处理、模型构建、参数初始化、损失函数计算、梯度下降等步骤，这些步骤之间存在明确的先后依赖关系，DAG图能清晰地展现这种依赖关系。每个节点代表一个步骤或计算单元，有向边则表示数据或计算结果的传递。

相比之下，流程图允许循环，虽然可以表示迭代过程（如梯度下降），但会增加图的复杂度，使整体流程难以理解。 循环的重复会造成冗余信息，模糊各个步骤之间的关系，尤其在复杂的模型中，包含多层和多次迭代时，流程图会变得混乱不堪。

DAG图则通过避免循环，保持流程的清晰简洁。即使存在迭代，也可以将每次迭代视为独立的子图，或通过展开迭代构建更大的DAG图，从而保持无环性，并清晰地展现整个训练过程。 这种清晰的表达方式有助于理解算法逻辑和各个组件间的交互，使其成为机器学习模型训练可视化的理想工具。

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