数据预处理 📊
- 清洗数据，去除噪声和异常值
- 标准化/归一化输入，加快训练收敛
- 使用数据增强技术（如旋转、裁剪）提升泛化能力
模型选择 📦
- 根据任务类型选择合适架构（CNN/RNN/GAN等）
- 小数据集优先使用轻量模型，大模型需配合分布式训练
- 参考模型对比指南了解最新架构
优化器技巧 ⚙️
- Adam优化器适合大多数场景，学习率需动态调整
- 使用学习率衰减策略防止过拟合
- 可通过优化器实验验证效果
正则化方法 🛡️
- Dropout层随机失活神经元，提升模型鲁棒性
- L2正则化约束参数权重，防止复杂度过高
- 考虑使用高级正则化技术
分布式训练 🌐
- 多GPU训练时使用DataParallel或DistributedDataParallel
- 模型并行适合参数量过大的场景
- 可参考分布式训练实践