模型优化技巧 🔧
- 梯度消失/爆炸问题：使用残差连接（Residual Connection）或权重初始化方法（如He初始化）可有效缓解
- **正则化技术**：引入Dropout层或权重惩罚（L2 Regularization）提升泛化能力
- **学习率调整**：采用余弦退火（Cosine Annealing）或循环学习率（CyclicLR）策略优化训练过程
高级架构解析 🏗️
- Transformer模型：通过自注意力机制（Self-Attention）实现长距离依赖建模
- **混合模型设计**：结合CNN与RNN（如CRNN）处理图像序列任务
- **模型剪枝与量化**：降低计算量的同时保持性能（参考：/模型优化_实战）
实战项目建议 🧪
- 目标检测：尝试YOLOv8或SSD架构，注意数据增强（Data Augmentation）技巧
- **生成对抗网络（GAN）**：探索StyleGAN2或CycleGAN，关注损失函数设计
- **强化学习整合**：将深度学习与RL结合，如DQN或PPO算法
扩展学习资源 📚
