优化模型性能是机器学习领域的关键步骤。以下是一些关于优化 Hugging Face 模型的文档概述。
1. 优化方法
- 参数调整：调整学习率、批次大小等参数可以显著影响模型的性能。
- 数据增强：通过旋转、缩放、裁剪等方式增强数据集，可以提高模型的泛化能力。
2. 性能指标
- 准确率：衡量模型预测正确的样本比例。
- 召回率：衡量模型预测正确的正样本比例。
- F1 分数：准确率和召回率的调和平均数。
3. 实践技巧
- 使用 Early Stopping 防止过拟合。
- 定期 保存模型权重，以便在训练过程中恢复最佳状态。
4. 相关资源
- 想要了解更多关于优化模型的信息，请访问我们的优化最佳实践页面。