深度学习模型调优指南 🧠

深度学习模型的调优是提升性能的关键步骤，涉及以下核心内容：

1. 调优的重要性

• 优化模型参数可显著提升准确率与泛化能力
• 减少过拟合（Overfitting）与欠拟合（Underfitting）风险
• 降低计算资源消耗，提高训练效率

2. 常用调优方法

• 超参数调优（Hyperparameter Tuning）
  • 通过网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化寻找最佳参数组合
  • 示例：学习率（Learning Rate）、批次大小（Batch Size）
• 正则化技术（Regularization）
  • L1/L2正则化、Dropout、数据增强（Data Augmentation）
• 模型结构优化
  • 网络层数、激活函数、归一化层（如BatchNorm）

3. 工具推荐

• AutoML工具（如Hyperopt、Optuna）
  • 自动化搜索超参数
• 可视化分析（TensorBoard、Weights & Biases）
  • 监控训练过程，辅助调优决策
• 模型压缩技术（如Pruning、Quantization）
  • 优化模型大小与推理速度

4. 实践建议

• 从简单模型开始，逐步增加复杂度
• 分析验证集表现，针对性调整参数
• 使用交叉验证（Cross-Validation）避免过拟合

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