📌 优化核心原则
- 目标明确：始终围绕提升模型性能（准确率、效率、泛化能力）进行调整
- 数据为王：确保数据质量，使用
数据清洗技术去除噪声（📊） - 资源管理：合理分配计算资源，避免
过拟合陷阱（🔧） - 迭代验证：通过
A/B测试持续验证优化效果（🔄）
🔧 常用优化技巧
- 学习率调整：使用余弦退火或动态调整策略
- 正则化方法：添加L2正则项（
L2_Regularization）或Dropout层 - 批量归一化：加速训练并稳定收敛（📊）
- 分布式训练：利用多GPU/TPU提升计算效率（🧠）
📚 扩展阅读
想深入了解深度学习调参技巧？点击查看《高级优化策略》教程
⚠️ 注意事项
- 避免过度优化导致
计算资源浪费（📉） - 定期监控模型表现，使用
混淆矩阵分析误差（🧮） - 保持代码可读性，参考最佳实践指南