模型优化概述

模型优化是提升机器学习模型性能的关键环节，主要包括以下方向：

  • 📈 性能提升：通过算法改进提高准确率
  • 🧠 资源效率：降低计算成本与内存占用
  • 🔄 泛化能力：增强模型对未知数据的适应性

想深入了解基础概念？可参考 /模型优化概述

常见优化技术

模型压缩_技术

  • 📦 剪枝：移除冗余参数（如 pruning）
  • 🧠 量化：降低参数精度（如 quantization）
  • 📁 知识蒸馏：用教师模型指导学生模型（如 knowledge_distillation）
模型压缩_技术

训练加速_技术

  • ⚡ 分布式训练：利用多设备并行计算（如 distributed_training）
  • 📦 混合精度训练：结合FP16与FP32提升效率（如 mixed_precision）
  • 🔄 预训练模型：通过迁移学习节省训练时间（如 pretraining）
训练加速_技术

进阶策略

自定义优化器

  • 🛠️ 实现自定义学习率调度（如 custom_lr_scheduler）
  • 🧮 结合动量与权重衰减（如 momentum_weight_decay）
  • 📈 使用二阶优化方法（如 second_order_methods）

高级正则化

  • 🧨 对抗训练：增强模型鲁棒性（如 adversarial_training）
  • 🧠 动态剪枝：根据验证集自动调整剪枝比例（如 dynamic_pruning）
  • 🔄 自适应量化：按层选择量化粒度（如 adaptive_quantization）
高级正则化_技术

实战案例

想体验模型优化的实际应用？可前往 /模型优化实战 查看完整代码示例

📌 提示：优化效果需结合具体任务验证，建议从简单场景入手

扩展阅读

模型优化进阶_技术