在深度学习训练中，优化技巧能显著提升模型性能和收敛速度。以下是关键实践方法：
1. 学习率调整 🚀
- 动态调整：使用余弦退火或循环学习率（学习率调度器详解）
- 分阶段衰减：在特定epoch后降低学习率（如
0.001 → 0.0001） - 自适应方法：如Adam优化器自动调节学习率
2. 批量归一化 (Batch Normalization) 📈
- 通过标准化激活值加速训练
- 减少对初始化的敏感度
- 示例代码：
import torch.nn as nn model = nn.BatchNorm2d(64)
3. 数据增强 🔄
- 常用方法：旋转、翻转、裁剪、色彩扰动
- 高级技巧：Mixup、CutMix、SimCLR对比学习
4. 正则化技术 🛡️
- L1/L2正则化：防止过拟合
- Dropout：随机丢弃神经元
- Early Stopping：监控验证集损失提前终止训练
5. 模型压缩 📦
- 知识蒸馏：用大模型指导小模型训练
- 权重剪枝：移除不重要的连接
- 量化：将浮点数转换为低精度表示
如需深入理解优化器原理，可查看梯度下降优化器专题课程。