模型调优是机器学习流程中至关重要的一环，它直接影响着模型的性能和预测准确性。以下是一些关于模型调优的基础知识和技巧。
常用调优方法
- 参数调整：调整模型参数，如学习率、批大小等，可以显著影响模型性能。
- 正则化：通过添加正则化项（如L1、L2正则化）来防止过拟合。
- 数据增强：通过旋转、缩放、裁剪等方式增加数据集的多样性，提高模型泛化能力。
调优工具
- TensorFlow Tuner：TensorFlow官方提供的自动调优工具，可以方便地找到最佳超参数组合。
- Hugging Face Optuna：一个开源的自动机器学习库，支持多种优化算法。
扩展阅读
更多关于模型调优的内容，您可以访问AI 实践：模型调优详解。