为什么NLP模型训练1~3个epoch就可以收敛，但是CV模型很多需要训练十几甚至上百个epoch？

这个问题的答案涉及到自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）两个领域的特点以及相关任务的复杂度。

首先，NLP任务通常具有较高的数据稀疏性和复杂性，因此需要更加复杂的模型架构和更多的参数来处理。例如，对于文本分类任务，一个典型的NLP模型可能需要处理成千上万个不同的单词，每个单词都需要被编码为一个向量，并且这些向量可能会在不同的上下文中具有不同的含义。因此，NLP模型需要更多的计算资源和更长的训练时间来学习这些复杂的特征。

其次，NLP任务通常有更多的数据可用于训练，尤其是在现代的深度学习框架下，如TensorFlow和PyTorch，已经可以方便地处理海量文本数据。这些数据可以用于对模型进行训练，因此模型在更少的epoch中就能收敛。

相比之下，CV任务通常需要处理更大的图像数据，这些数据通常需要更长的时间来加载和处理。此外，图像通常具有更多的细节和噪声，因此需要更多的训练时间来学习到这些特征。例如，对于图像分类任务，一个典型的CV模型可能需要处理成千上万个像素，并且需要对每个像素进行特征提取和分类。这需要更多的计算资源和更长的训练时间来学习这些复杂的特征。

另外，CV任务通常需要更多的训练数据来训练模型，因为图像数据通常比文本数据更加复杂，需要更多的样本来进行训练。因此，CV模型可能需要更多的epoch来学习到复杂的特征，并且在训练过程中防止过拟合。

综上所述，NLP和CV模型之间的训练差异取决于任务的特点、可用的数据量和复杂性等因素。