深度学习调优指南 🧠🔧

深度学习模型的性能往往取决于调优技巧，以下核心方法助你提升效果：

1. 超参数调整 🎯

• 学习率：使用余弦退火或自适应算法（如AdamW）
• 批量大小：平衡内存占用与训练稳定性
• 正则化：加入L2正则项防止过拟合
• 数据增强：旋转/翻转图像提升泛化能力

2. 模型结构优化 🏗️

- 剪枝技术：移除冗余参数 - 知识蒸馏：用大模型指导小模型训练 - 混合精度训练：加速计算同时保持精度

3. 训练技巧 📈

• 早停机制：监测验证集损失自动终止训练
• 学习率调度：采用阶梯式衰减或循环调度
• 分布式训练：多GPU并行加速（参考分布式训练指南）

4. 评估与迭代 🔄

• 使用混淆矩阵分析分类错误
• A/B测试不同架构方案
• 持续监控模型在线表现

如需深入探讨特定调优技术，可阅读模型优化进阶。记得定期保存检查点，避免训练中断导致的进度丢失！