您可以使用以下方法反复训练机器学习模型：
- 增量学习：这是一种在现有模型上继续训练的方法。在增量学习中，您可以将新数据集与现有数据集合并，然后使用这些数据重新训练模型。这种方法的优点是可以避免从头开始训练模型，从而节省时间和计算资源。但是，需要注意的是，如果新数据与旧数据有很大的差异，则可能需要对模型进行更改。
- 交叉验证：这是一种评估模型性能的方法。在交叉验证中，您可以将数据集分成多个子集，然后使用其中一个子集进行测试，其余子集用于训练模型。然后，您可以将测试和训练子集轮流使用，以获得更准确的性能评估。
- 超参数调整：这是一种优化模型性能的方法。在超参数调整中，您可以尝试不同的超参数值，并选择性能最佳的值。这种方法需要进行多次训练和测试，并且需要大量计算资源。
- 迁移学习：这是一种使用预先训练好的模型来加速新模型训练的方法。在迁移学习中，您可以使用预先训练好的模型作为新模型的起点，并对其进行微调以适应新任务。
希望这些方法对您有所帮助！
以下是一个使用PyTorch实现的断点继续训练的代码示例：
# 加载模型
model = MyModel()
model.load_state_dict(torch.load(PATH))
# 定义优化器和损失函数
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# 定义数据集和数据加载器
train_dataset = MyDataset(train_data)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
# 训练模型
for epoch in range(10):
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(train_loader, 0):
inputs, labels = data
# 将梯度清零
optimizer.zero_grad()
# 前向传播、反向传播、优化
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
# 打印统计信息
running_loss += loss.item()
if i % 200 == 199: # 每200个小批量打印一次统计信息
print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
(epoch + 1, i + 1, running_loss / 200))
running_loss = 0.0
# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), PATH)在这个示例中，我们首先加载了之前训练好的模型，然后定义了优化器和损失函数。接下来，我们定义了数据集和数据加载器，并使用它们来训练模型。在训练过程中，我们使用了一个循环来迭代数据集，并在每个小批量上执行前向传播、反向传播和优化步骤。最后，我们保存了训练好的模型。
请注意，这只是一个示例代码，您需要根据自己的数据集和模型进行适当的修改。