深度学习模型优化是提升模型性能的关键步骤。以下是一些常用的优化方法：

  • 超参数调整：通过调整学习率、批量大小等超参数，可以显著提升模型的性能。
  • 数据增强：通过旋转、缩放、裁剪等方式对训练数据进行预处理，可以增加模型的泛化能力。
  • 正则化：如L1、L2正则化，可以防止模型过拟合。

深度学习模型优化

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  • 模型压缩：通过剪枝、量化等方法减小模型的大小，加快模型的推理速度。
  • 迁移学习：利用预训练模型进行微调，可以显著减少训练时间和计算资源。

模型压缩与迁移学习