模型优化是深度学习领域中一个重要的研究方向，它关注于如何提高模型的性能和效率。以下是一些关于模型优化的基础知识和资源。
常见模型优化方法
权重衰减（Weight Decay）
- 权重衰减是一种正则化技术，通过向损失函数中添加一个与权重大小相关的项来减少过拟合。
- 示例代码：权重衰减示例
Dropout
- Dropout是一种在训练过程中随机丢弃神经元的方法，可以防止模型过拟合。
- Dropout示意图
Batch Normalization
- 批标准化是一种用于加速训练和提供正则化效果的技巧。
- Batch Normalization示意图
扩展阅读
希望这些资源能帮助您更好地理解模型优化。