什么是模型优化？
模型优化是通过调整算法、参数或架构，提升机器学习模型的性能与效率。常见目标包括：
- 提高准确率 📈
- 减少计算资源消耗 ⚙️
- 加速推理速度 ⏱️
优化本质是寻找模型性能与成本的平衡点，如同给AI系统做"体检"与"调养"。了解更深入的技术细节，请访问 /模型优化技术详解。
常见优化方法
数据增强 🔄
通过旋转、裁剪、噪声注入等手段扩展训练数据集模型剪枝 🌿
移除冗余参数以减小模型体积量化技术 🔢
将浮点运算转换为整数运算降低计算需求知识蒸馏 🧠
用大模型指导小模型训练，实现轻量化部署
优化工具与框架
| 工具 | 功能 | 适用场景 |
|---|---|---|
| TensorFlow Lite | 移动端模型优化 | 智能手机/嵌入式设备 |
| PyTorch Mobile | 实时推理优化 | 边缘计算场景 |
| ONNX Runtime | 跨平台性能优化 | 多种硬件加速 |
模型优化是一个持续迭代的过程，需要结合具体应用场景选择合适策略。更多实践案例请查看 /模型优化案例库。