模型优化是机器学习领域的一个重要环节，它涉及到如何提高模型的性能、效率和泛化能力。以下是一些关于模型优化的教程和资源：

  • 降低模型复杂度：通过减少模型参数数量来降低模型复杂度，从而提高模型效率。
  • 使用正则化技术：如L1和L2正则化，可以帮助防止过拟合。
  • 数据增强：通过增加训练数据集的多样性来提高模型的泛化能力。
  • 模型剪枝：移除模型中不重要的连接或神经元，以减少模型大小和计算量。

更多关于模型优化的内容，可以参考以下教程：

模型优化