模型优化技巧
- 正则化方法：通过添加约束条件防止过拟合，如L1/L2正则化（
L1_L2）或Dropout（Dropout） - 优化器选择：Adam优化器（
Adam_Optimizer）在训练稳定性上优于SGD（SGD） - 学习率调度：使用余弦退火（
Cosine_Annealing）动态调整学习率
框架进阶实践
PyTorch高级用法
- 自定义数据加载器（
DataLoader） - 使用
torch.nn.Module构建网络 - 混合使用动态计算图与静态图（
Static_Graph）
TensorFlow扩展
- Keras API高级配置（
Keras_API） - 自定义训练循环（
Custom_Training） - 模型量化技术（
Model_Quantization）
实战技巧库
- 分布式训练：使用Horovod（
Horovod）或PyTorch DDP（DDP） - 模型压缩：知识蒸馏（
Knowledge_Distillation）与剪枝技术（Pruning） - 可视化工具：TensorBoard（
TensorBoard）与Grad-CAM（Grad_CAM）
点击扩展阅读深度学习优化方法 获取更详细的技术解析