技术原理
模型优化是通过调整网络结构、训练策略或参数配置，提升模型性能与效率的过程。核心目标包括：
- ⚙️ 减少过拟合：使用正则化（如L2正则化）或早停法
- 📈 加速收敛：引入动量项、自适应学习率（Adam优化器）
- 🧩 压缩模型规模：通过知识蒸馏、剪枝技术
📚 想深入了解优化算法原理？可参考 /模型优化/技术原理
常用方法
1. 超参数调优
- 网格搜索 🔍
- 随机搜索 🎲
- 贝叶斯优化 📊
2. 模型压缩
- 剪枝：移除冗余参数 ✂️
- 量化：降低数值精度 📐
- 蒸馏：用大模型指导小模型训练 🌟
3. 分布式训练
- 使用多GPU/TPU加速 🚀
- 异步更新策略 🔄
模型优化
实战案例
在图像分类任务中，使用以下优化技巧可提升准确率：
- 添加Dropout层 📌
- 使用混合精度训练 🧪
- 集成学习（如模型集成） 🤝
🛠️ 查看具体实现代码示例：/模型优化/实战案例
注意事项
⚠️ 优化需权衡以下矛盾：
- 模型复杂度 vs 推理速度
- 训练精度 vs 部署成本
- 数据量 vs 模型泛化能力
优化算法