🎯 优化是机器学习模型开发中不可或缺的一环，直接影响训练效率与最终效果。以下为实用技巧与核心方法：
常用优化技术
- 梯度下降优化
- 使用动量（Momentum）或Adam算法加速收敛
- 正则化技术
- L1/L2正则化防止过拟合
- Dropout在神经网络中的应用
- 学习率调整策略
- 学习率衰减（Learning Rate Decay）
- 自适应学习率方法（如RMSProp）
- 批量归一化（Batch Normalization）
- 加速训练并减少对初始化的依赖
- 数据增强与预处理
- 随机裁剪、旋转、噪声注入等技术
实战技巧
🔧 1. 超参数调优
- 使用网格搜索或贝叶斯优化
- 知识蒸馏（Knowledge Distillation）
- 剪枝（Pruning）与量化（Quantization）
🔧 3. 分布式训练加速 - 多GPU/TPU并行策略
- 数据并行与模型并行的区别
🔧 4. 监控与调优工具 - Prometheus + Grafana进行实时监控
- TensorBoard可视化训练过程
扩展阅读
想深入了解 分布式训练 的具体实现？可参考：
🔗 /ai_ml_tutorials/distributed_training
📌 提示：优化需结合具体场景，建议先通过小规模实验验证策略有效性！