NLP和CV都是机器学习领域中的重要分支，但在训练模型时存在一些差异。NLP模型通常只需1~3个epoch就可以达到收敛，而CV模型则需要更多的epoch才能收敛。这种差异主要是因为两者处理数据的方式不同。

首先，NLP模型通常需要处理的是自然语言文本，例如新闻报道、社交媒体评论等。这些文本数据往往是高维稀疏的，且存在大量的噪声和变体。但是，它们往往有着一定的规律性，例如词汇之间的关系、语法结构等。因此，通过使用适当的预处理方法和特征提取技术（如词嵌入），可以将这些数据转化为低维稠密的向量表示，便于模型进行学习。由于NLP数据的维度较高，模型在训练过程中能够利用的有效信息比较多，因此相对来说收敛速度会更快。

相反，CV模型需要处理的是像素级别的图像数据。这种数据通常具有高度复杂性和丰富的多样性，例如光照条件、角度、旋转、遮挡等因素的影响。尽管图像数据通常可以通过增广（augmentation）来扩充训练集，但仍然需要进行更多的训练epoch以期达到最优性能。此外，由于图像数据的维度高且特征复杂，因此在训练过程中需要更多的计算资源和时间，这也是导致CV模型训练速度较慢的主要原因。

另一个重要的区别在于损失函数。NLP任务通常使用交叉熵（cross-entropy）等分类损失函数，目标是最小化预测结果与真实标签之间的差异。而CV任务通常使用均方误差（mean squared error）等回归损失函数，目标是最小化预测结果与真实值之间的距离。这些不同的损失函数在实现时需要不同的优化算法和超参数调整策略。例如，Adam、SGD等优化算法经常用于NLP任务中；而在CV任务中，常用的优化算法包括RMSProp、Adagrad等。同时，对于CV模型，超参数调整也是一项重要的工作，例如学习率、正则化系数、网络深度等，需要更加细致的调整与优化。

总之，虽然NLP和CV都是机器学习领域中重要的分支，但它们处理数据的方式不同，因此模型训练过程中存在差异。NLP模型通常只需要1~3个epoch就可以达到收敛，而CV模型则需要更多epoch才能收敛。这种差异主要是由于数据维度、损失函数和优化算法等方面的不同所导致的。