深度学习优化是提升模型性能的关键步骤。以下是一些优化技巧和策略：
- 参数调整：合理调整学习率、批量大小等参数，可以显著提高模型效果。
- 正则化：使用L1、L2正则化等方法，可以防止过拟合。
- 数据增强：通过旋转、翻转、缩放等操作，增加训练数据的多样性。
深度学习优化
优化策略列表
- 学习率调整：尝试不同的学习率，如学习率衰减、自适应学习率等。
- 批量归一化：使用批量归一化可以加速训练过程，并提高模型稳定性。
- 激活函数：选择合适的激活函数，如ReLU、LeakyReLU等。
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