深度学习模型的性能优化是提升训练效率与推理效果的关键步骤。以下为实用技巧与资源推荐：
📚 优化核心策略
- 数据预处理：使用标准化（Standardization）或归一化（Normalization）加速收敛数据预处理
- 模型结构调整：尝试轻量化设计如MobileNet或EfficientNet神经网络结构
- 硬件加速：结合GPU/TPU提升计算速度GPU_加速
🔧 工具推荐
| 工具 | 用途 |
|---|---|
| TensorBoard | 可视化训练过程 |
| PyTorch Profiler | 性能分析与调优 |
| Mixed Precision Training | 降低显存占用 |
🌐 扩展阅读
优化是迭代过程，建议结合实际场景调整策略！