深度学习模型的调优是提升性能的关键步骤，以下是常见方法与技巧：
1. 超参数调优 🔧
- 学习率调整：使用学习率衰减或自适应算法（如Adam）优化训练速度
- 正则化技术：L1/L2正则化、Dropout、早停法防止过拟合
- 批量大小优化：平衡训练速度与内存限制，推荐从64/128开始尝试
2. 模型结构调优 🏗️
- 层数与神经元数量：根据数据复杂度调整网络深度
- 激活函数选择：ReLU、Swish等函数对模型表现有显著影响
- 归一化层配置：BatchNorm、LayerNorm可加速收敛并提升稳定性
3. 数据增强策略 📁
- 图像数据：旋转、翻转、裁剪等操作提升泛化能力
- 文本数据：同义词替换、回译、随机删除等方法
- 音频/视频数据：时间偏移、噪声注入、帧采样等处理方式
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📚 实践建议：可结合深度学习框架文档进行实验验证