高级机器学习模型训练技巧 🤖

1. 超参数调优 📊

  • 使用网格搜索(Grid Search)或随机搜索(Random Search)系统化调整学习率、批次大小等参数
  • 推荐工具：Optuna（开源自动调参库）
  • 示例代码片段：optuna.study.create_study(direction='minimize')
超参数调优

2. 正则化技术 🛡️

  • L1/L2正则化防止过拟合
  • Dropout层随机丢弃神经元
  • 本站相关阅读：/community/machine_learning/templates_zh/model_regularization
正则化技术

3. 分布式训练加速 🚀

  • 多GPU并行训练：torch.nn.DataParallel() 或 DistributedDataParallel
  • 使用Horovod框架
  • 云平台最佳实践：AWS SageMaker / Google AI Platform
分布式训练

4. 模型评估与验证 🔍

  • 交叉验证：sklearn.model_selection.KFold
  • 混淆矩阵分析：sklearn.metrics.confusion_matrix
  • 推荐查看：/community/machine_learning/templates_zh/model_evaluation
模型评估

5. 迁移学习应用 🔄

  • 预训练模型微调：transformers.Trainer
  • 知识蒸馏(Distillation)技术
  • 云服务案例：HuggingFace模型库
迁移学习