神经网络优化是提高模型性能的关键步骤。以下是一些优化技巧：

  • 批量归一化（Batch Normalization）：通过标准化每个小批量中的激活值来加速训练并提高模型的稳定性。

  • 权重初始化：合适的权重初始化可以避免梯度消失和梯度爆炸。

  • 学习率调整：使用学习率衰减策略可以帮助模型更好地收敛。

  • 正则化：L1、L2正则化可以防止模型过拟合。

  • 激活函数：选择合适的激活函数可以提高模型的非线性能力。

  • 数据增强：通过随机变换数据来增加训练样本的多样性。

  • Dropout：通过在训练过程中随机丢弃一些神经元来防止过拟合。

神经网络优化示意图

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