神经网络结构优化
- 多层感知机 (MLP)：通过增加隐藏层提升模型复杂度，适用于非图像数据处理
- 卷积神经网络 (CNN)：利用卷积层提取空间特征，是图像识别的核心技术
- 循环神经网络 (RNN)：处理序列数据时的时序依赖关系，适合自然语言处理
优化算法与训练技巧
- 自适应学习率方法：如Adam、RMSProp，可有效加速训练过程
- 正则化技术：通过Dropout、Batch Normalization防止过拟合
- 分布式训练：使用多GPU/TPU加速模型训练，提升计算效率
模型评估与部署
- 交叉验证：确保模型泛化能力，推荐使用K折交叉验证
- 模型压缩：通过剪枝、量化降低模型体积，便于部署
- 实时推理优化：使用TensorRT或ONNX优化模型推理速度