AI调优工具是提升机器学习模型性能的关键手段，涵盖算法优化、参数调整及数据处理等多个领域。以下是常见工具分类及使用建议：
模型优化工具 🛠️
- 模型剪枝：通过移除冗余参数减少计算量，如使用
prune工具进行结构化压缩 - 量化技术：将浮点数转换为整数以降低存储与计算需求，推荐参考量化指南深入学习
超参数调优 📊
- 网格搜索：系统化尝试参数组合，适合小规模实验
- 贝叶斯优化：基于概率模型高效寻找最优参数，可结合自动化调参工具实现
数据增强策略 📁
- Mixup/Cutmix：通过混合样本提升泛化能力，适用于图像识别任务
- 合成数据生成：利用GAN或对抗样本技术扩展训练集，注意确保数据合规性
评估与验证 🔍
- 交叉验证：分层验证模型稳定性，避免过拟合风险
- A/B测试：对比不同版本模型效果，建议使用实验管理工具记录结果
如需探索更多调优技巧，可访问AI调优实践手册获取详细教程。🔧💡