深度学习模型优化是提升模型性能、效率和泛化能力的关键步骤。以下是常见优化方向及实践建议：
1. 模型压缩 📦
- 剪枝（Pruning）：移除冗余权重以减小模型体积
- 量化（Quantization）：将浮点数转换为低精度表示（如INT8）
- 知识蒸馏（Knowledge Distillation）：用大模型指导小模型训练
点击了解更详细的压缩技巧 →
2. 训练加速 ⏱️
- 混合精度训练：结合FP16与FP32提升计算效率
- 分布式训练：利用多GPU/TPU并行加速
- 学习率调度：动态调整学习率（如Cosine Annealing）
3. 泛化能力提升 🔄
- 数据增强：通过旋转、裁剪等操作扩充训练集
- 正则化技术：如Dropout、Batch Normalization
- 早停法（Early Stopping）：防止过拟合的训练策略
探索更多泛化优化方法 →
4. 部署优化 📦
- 模型转换：将PyTorch/TensorFlow模型转为ONNX格式
- 推理加速：使用TensorRT或OpenVINO优化推理速度
- 内存优化：通过内存复用减少显存占用
如需进一步了解优化框架对比（如PyTorch vs TensorFlow），可访问 模型优化框架对比 页面。