1. 核心训练原则
- 数据多样性：确保训练集覆盖真实场景，避免偏差 🔄
- 模型可解释性：复杂模型需附带可视化解释工具 📊
- 持续迭代：定期用新数据更新模型，保持性能 ✅
- 资源监控：实时跟踪GPU/CPU使用率，防止过热 🔍
2. 数据预处理规范
- 清洗规则：移除噪声数据（如缺失值>30%的样本）
- 标注标准：采用ISO 8601时间格式统一标签时间戳
- 增强策略：使用GAN生成对抗样本，提升泛化能力 🛠️
- 分片要求：按TFRecord格式分割数据，每片≤100MB
3. 模型优化准则
- 学习率控制：使用Cosine退火策略，避免震荡
- 正则化配置：L2正则化系数建议设为0.001~0.01
- 压缩方案：模型剪枝后需保留≥85%关键参数
- 部署规则：生产环境需添加模型版本控制（如Git标签）
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4. 伦理与合规规范
- 隐私保护：遵循GDPR标准，对敏感字段进行差分隐私处理
- 算法公平性：每季度进行偏见检测（可使用AI Fairness 360工具）
- 版权要求：使用CC-BY-NC 4.0协议标注数据来源
- 安全审计：模型需通过IEEE 7000-2020安全认证
📌 注意：所有模型训练需遵守深度学习合规指南中的最新政策要求