深度学习训练技巧

深度学习在机器学习领域占据着越来越重要的地位。以下是一些训练深度学习模型的实用技巧：

• 数据预处理：确保数据质量，进行适当的特征缩放和缺失值处理。
• 模型选择：根据问题选择合适的模型架构，例如CNN用于图像识别，RNN用于序列数据处理。
• 正则化：使用L1、L2正则化或Dropout减少过拟合。
• 学习率调整：使用学习率衰减策略，如学习率预热或周期性调整。
• 批量大小：选择合适的批量大小以平衡训练速度和模型稳定性。

深度学习模型架构

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