1. 模型编译优化

  • 使用 tf.keras.optimizers.Adam 时，建议通过 learning_rate 参数微调学习率（例如：lr=1e-3）
  • 损失函数选择需结合任务类型：分类任务用 SparseCategoricalCrossentropy，回归任务用 MeanSquaredError
  • 添加 tf.keras.metrics.AUC 可直观评估分类模型性能
Keras模型架构

2. 数据增强技巧

  • 使用 ImageDataGenerator 时，rotation_range 和 width_shift_range 参数组合可增强图像鲁棒性
  • 对文本数据，建议通过 TextVectorization 层实现标准化处理
  • 使用 apply_transform 方法可自定义增强策略
数据增强技术

3. 模型训练加速

  • 启用混合精度训练：model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) 配合 tf.keras.mixed_precision.Policy
  • 使用 TensorBoard 回调监控训练过程：TensorBoard(log_dir='./logs')
  • 冻结部分层进行迁移学习时，需设置 layer.trainable = False
TensorBoard监控界面

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