什么是模型优化？
模型优化是提升机器学习模型性能的关键步骤，包括调整超参数、改进架构设计、优化训练流程等。
💡 核心目标：
- 最小化损失函数
- 提高泛化能力
- 降低计算资源消耗
常用优化技巧
1. 超参数调优
使用网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化方法，例如：
- 学习率（
learning_rate） - 批量大小（
batch_size）
2. 正则化技术
- L1/L2正则化（
L1_regularization） - Dropout（
dropout_technique）
3. 模型压缩
- 知识蒸馏（
knowledge_distillation） - 剪枝（
pruning）
训练效率提升
并行计算
- 使用GPU/TPU加速训练（
gpu_training） - 数据并行（
data_parallelism）
混合精度训练
通过FP16/FP32混合精度降低显存占用（mixed_precision_training）
模型评估与调优
- 使用验证集监控过拟合（
validation_set） - 学习曲线分析（
learning_curve）
扩展阅读
想深入了解进阶优化方法？请查看：
模型优化进阶指南