在追求模型性能的过程中，训练与优化技巧是至关重要的。以下是一些实用的方法和建议：
数据预处理
- 清洗数据：确保数据质量，去除异常值和噪声。
- 数据增强：通过旋转、缩放、裁剪等方式增加数据多样性。
模型选择
- 选择合适的模型：根据任务特点选择合适的模型架构。
- 迁移学习：利用预训练模型，减少训练时间和资源消耗。
超参数调整
- 学习率调整：使用学习率衰减策略，如学习率预热和余弦退火。
- 正则化：防止过拟合，如L1、L2正则化。
训练技巧
- 批量大小：合理设置批量大小，平衡内存消耗和模型性能。
- GPU加速：利用GPU进行并行计算，提高训练速度。
评估与优化
- 指标选择：根据任务选择合适的评估指标。
- 交叉验证：使用交叉验证评估模型性能。
模型训练
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