深度学习模型优化技巧 📈
学习率调整 🔧
使用学习率调度器如 Cosine Annealing 或 ReduceLROnPlateau 可有效避免训练停滞。
> 📚 想了解更多？[点击此处查看学习率调优详解](/deep_learning/learning_rate_tips)
正则化技术 🧼
- L2正则化：通过惩罚权重大小防止过拟合
- Dropout：随机丢弃部分神经元提升泛化能力
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数据增强 📷
对图像数据可采用 旋转、翻转、裁剪 等方式扩展训练集
> 📌 实践建议：[查看数据预处理指南](/deep_learning/data_preprocessing)
批量归一化 📊
在全连接层和卷积层使用 Batch Normalization 加速训练收敛
> 💡 想深入理解？[点击此处查看BN原理详解](/deep_learning/batch_normalization)
模型剪枝 🗑️
通过移除冗余参数减少计算量，例如 结构化剪枝 和 非结构化剪枝
> 📈 优化效果可视化：[点击查看剪枝对比图](/deep_learning/model_pruning)