深度学习模型的性能优化是提升准确率与效率的关键步骤。以下为常见优化策略：
1. 数据预处理优化
- 数据增强：通过旋转、翻转、裁剪等操作扩展数据集（例如：
猫_图像） - 标准化：归一化输入数据至0-1范围，加速训练收敛
- 去噪处理：使用滤波器或PCA降维减少冗余信息
2. 模型结构优化
- 网络剪枝：移除冗余参数降低计算量（如：
残差网络_结构） - 量化技术：将浮点数转换为低精度表示（例如：
8位整型_量化） - 模型蒸馏：利用教师网络指导学生网络训练
3. 训练过程优化
- 学习率调整：使用余弦退火或自适应方法（如：
学习率_调度） - 批量归一化：加速训练并减少对初始化的依赖
- 分布式训练：通过多GPU/TPU并行加速计算
4. 评估与调优
- 早停机制：防止过拟合的训练终止策略
- 交叉验证：更可靠地评估模型泛化能力
- 超参数搜索：使用网格搜索或贝叶斯优化
欲了解更多技术实现细节，可访问深度学习实践指南扩展阅读。