基础概念💡
模型优化是通过调整算法、架构或训练策略，使AI模型在精度、速度、资源消耗等方面达到最佳表现。常见目标包括：
- ✅ 提高预测准确性
- ⏱️ 缩短推理时间
- 📦 减少模型体积
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实用技巧🔧
超参数调优_技巧
使用网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化方法，调整学习率、批次大小等关键参数。
模型压缩_方法
通过剪枝、量化、知识蒸馏等技术减小模型规模，适用于部署场景。
正则化_技术
添加Dropout层或L2正则化，防止模型过拟合，提升泛化能力。
进阶策略🚀
- 分布式训练：利用多GPU/TPU加速训练过程
- 混合精度训练：结合FP16和FP32提升计算效率
- 早停法：监控验证集表现，避免过拟合
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