🚀 模型优化技巧

在深度学习模型开发中，优化技巧直接影响性能与效率。以下是关键方法：

1. 模型压缩

   • 使用剪枝（Pruning）移除冗余参数
   • 量化（Quantization）降低计算精度
   • 知识蒸馏（Knowledge Distillation）传递教师模型知识
   [了解更多模型压缩技术](/模型压缩技术)

2. 分布式训练

   • 按数据并行（Data Parallelism）或模型并行（Model Parallelism）分配任务
   • 利用混合精度训练加速收敛
   • 优化通信开销减少等待时间
   [探索分布式训练指南](/分布式训练指南)

3. 正则化方法

   • Dropout 防止过拟合
   • L2 正则化约束参数更新
   • 惩罚项设计提升泛化能力
   

4. 超参数调优

   • 使用网格搜索（Grid Search）或随机搜索（Random Search）
   • 基于贝叶斯优化的自动化方案
   • 学习率衰减策略（如 cosine decay）
   

5. 激活函数选择

   • ReLU 及其变体（Leaky ReLU, Swish）的适用场景
   • 深层网络中梯度消失问题的解决方案
   • 自定义激活函数的实验方法
   

通过组合以上策略，可显著提升模型效率与效果。建议根据具体任务选择合适方案，如需进一步探讨可访问 模型优化实践案例