调参是提升模型性能的关键步骤，以下是常见策略与技巧：
学习率调整
- 使用学习率衰减（如指数衰减、余弦退火）避免训练停滞
- 推荐工具：学习率调度器详解
正则化技术
- L1/L2正则化防止过拟合
- Dropout层随机丢弃神经元
- 框架支持：TensorFlow/Keras/PyTorch
批量大小优化
- 小批量（如32/64）提升梯度稳定性
- 大批量（如256/512）加速训练但可能降低精度
- 配合GPU内存管理使用
早停机制
- 监控验证集损失，设置patience参数
- 避免过拟合的同时保留最佳模型
扩展阅读：超参数优化进阶 了解自动化调参工具如Optuna、Hyperopt的使用方法。