深度学习训练技巧专题 🧠

深度学习训练中，掌握正确的技巧能显著提升模型性能。以下是几个关键点：

1. 数据增强 📈

   • 通过旋转、翻转、裁剪等方式扩展数据集
   • 增强模型的泛化能力
   

2. 正则化 🔄

   • 防止过拟合的常用方法
   • 包括L1/L2正则化、Dropout等
   

3. 学习率调整 🚀

   • 使用学习率调度器动态调整
   • 常见策略：余弦退火、分段常数等
   

4. 模型优化 🔧

   • 启用混合精度训练加速收敛
   • 采用分布式训练提升效率
   

更多技巧请访问/数据预处理与增强技术