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Epoch 修改总结

📝 修改概述

已将所有训练相关文件中的 epoch 设置从 5 修改为 50，以增加训练轮次，提高模型性能。

🔧 修改的文件

1. train.py

# 修改前
args.epochs = 5  # 强制设置epoch为5

# 修改后  
args.epochs = 50  # 强制设置epoch为50

2. task_evaluator_enhanced.py

# 修改前
epochs = 5

# 修改后
epochs = 50

3. task_evaluator.py (多处修改)

# 修改前
epochs = 5

# 修改后
epochs = 50

# 修改前
args.epochs = 5

# 修改后
args.epochs = 50

4. task_evaluator_real.py

# 修改前/后 (已经是50，无需修改)
args.epochs = 50  # 强制设置epoch为50

✅ 验证结果

通过搜索验证，所有主要训练文件中的 epoch 设置都已正确修改为 50：

✅ train.py: args.epochs = 50
✅ task_evaluator_enhanced.py: epochs = 50
✅ task_evaluator.py: epochs = 50 (4处)
✅ task_evaluator_real.py: args.epochs = 50 (已经是50)

📊 影响分析

训练时间影响

修改前: 5 个 epoch，训练时间较短
修改后: 50 个 epoch，训练时间增加 10 倍
预期效果: 模型收敛更充分，性能更好

性能预期

更多的训练轮次有助于模型更好地学习数据特征
可能获得更高的 AUROC、AUPRC 等指标
需要注意过拟合风险，建议监控验证集性能

资源消耗

GPU 使用时间增加
内存使用保持不变
存储空间需求略有增加（更多检查点文件）

🚀 建议

监控训练过程: 观察损失函数收敛情况，避免过拟合
早停机制: 考虑添加早停机制，在验证集性能不再提升时停止训练
学习率调整: 可能需要调整学习率调度策略以适应更长的训练过程
定期保存: 确保定期保存模型检查点，避免长时间训练后的意外中断

📋 相关文件状态

🔄 已修改: train.py, task_evaluator_enhanced.py, task_evaluator.py
✅ 无需修改: task_evaluator_real.py (已经是50)
📄 测试文件: performance_benchmark.py, output_formatter.py (保持不变)

修改完成时间: 2026-02-01
修改状态: ✅ 完成
验证状态: ✅ 通过