深度学习模型的性能往往取决于优化策略的选择，以下是一些核心技巧👇

1. 学习率调整方法

  • 动态衰减：使用余弦退火或指数衰减，如 torch.optim.lr_scheduler 提供的工具
  • 自适应算法：如 AdamW 通过结合动量与自适应学习率
  • 分阶段策略：warmup + decay 阶段组合（查看完整实现示例）
学习率调整

2. 正则化技术

  • L2正则化：防止过拟合的基石
  • Dropout：随机失活神经元（了解更详细的原理）
  • BatchNorm：加速训练并提升稳定性

3. 高级优化器

  • LAMB优化器：适合大规模分布式训练
  • Lookahead优化器：在SGD基础上引入"慢快"双权重机制
  • OneCycleLR：学习率周期性变化策略
正则化技术

4. 实战建议

场景 推荐方案 工具
小样本训练 知识蒸馏 + 课程学习 FastAI
多GPU训练 优化器分片 + 混合精度 PyTorch DDP
模型压缩 量化 + 知识蒸馏 TensorFlow Lite

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