模型调优是机器学习项目中的关键步骤，它能够显著提高模型的性能。本教程将介绍如何在 TensorFlow 中进行模型调优。
调优目标
- 提高模型准确率
- 减少过拟合和欠拟合
- 优化模型运行效率
调优方法
- 参数调整：学习率、批量大小、优化器等
- 正则化：L1、L2 正则化，Dropout
- 数据增强：图像、文本等数据的数据增强
- 模型结构调整：尝试不同的网络结构
实践案例
以下是一个简单的 TensorFlow 模型调优案例：
# 代码示例
更多资源
想要深入了解 TensorFlow 模型调优，可以参考以下教程：
希望这个教程能帮助你更好地理解 TensorFlow 模型调优。