模型调优是深度学习领域中一个至关重要的步骤，它可以帮助我们提升模型的性能。以下是一些关于模型调优的基础知识和实用技巧。
调优目标
- 提升准确率：使模型在训练集和验证集上都能获得更高的准确率。
- 减少过拟合：防止模型在训练数据上过度学习，导致在测试数据上表现不佳。
- 提高泛化能力：使模型在未见过的数据上也能保持良好的性能。
调优方法
- 调整学习率：学习率决定了梯度下降算法更新的步长。过高的学习率可能导致模型无法收敛，而过低的学习率可能导致训练过程过于缓慢。
- 增加数据集大小：数据量越大，模型越有可能学习到更加丰富的特征，从而提高性能。
- 使用正则化技术：如L1、L2正则化等，可以减少过拟合的风险。
- 调整模型结构：改变网络的层数、神经元数量等，寻找最佳模型结构。
实用工具
- TensorBoard：用于可视化训练过程中的损失、准确率等信息。
- PyTorch Lightning：一个深度学习框架，可以帮助快速构建和训练模型。
扩展阅读
更多关于模型调优的内容，您可以参考以下教程：