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')
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
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
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
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