模型调优是机器学习项目中的一个关键环节，它涉及到调整模型的参数，以提升模型的性能。以下是一些关于模型调优的重要信息：

  • 参数调整：包括学习率、批大小、迭代次数等。
  • 超参数优化：通过交叉验证等方法，找到最佳的超参数组合。

模型调优流程图

  • 性能指标：评估模型性能的指标，如准确率、召回率、F1分数等。
  • 调优工具：如PyTorch的torch.optim模块，Scikit-learn的GridSearchCV和RandomizedSearchCV。

更多关于模型调优的详细内容，可以参考机器学习调优指南。

希望这些信息能帮助您更好地了解模型调优。