基础优化建议 ✅

  • 数据预处理：确保训练数据质量，使用清洗工具清理噪声数据
    数据预处理
  • 模型结构简化：避免过度复杂的网络设计，使用工具如模型剪枝指南提升效率
  • 硬件适配：根据设备性能调整批处理大小，使用混合精度训练加速收敛

进阶调优策略 🔍

  • 学习率调度：尝试余弦退火或动态调整策略，如学习率优化专题
  • 分布式训练：利用多GPU/NPU加速，参考分布式部署指南扩展阅读
  • 量化压缩：模型量化可显著降低内存占用，使用量化实践工具包

效果评估指标 📈

  • 准确率监控：使用混淆矩阵分析分类误差
    混淆矩阵
    -. **推理速度**：通过基准测试验证优化效果
  • 资源占用：监控GPU内存使用，使用性能分析工具深入排查

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