1. 优化算法进阶
在模型训练中，选择合适的优化器是提升性能的关键。以下是常见高级优化技术：
Adam 优化器
结合了动量法和RMSProp的优点，适用于非凸优化问题。LAMB 优化器
专为大规模分布式训练设计，支持自适应学习率与模型并行。分布式训练策略
使用多GPU/多节点加速训练，推荐参考：分布式训练实践指南
2. 正则化技术
防止过拟合的核心手段：
LayerNorm
对网络层进行标准化，提升训练稳定性 📈Mixup 数据增广
通过混合样本标签增强泛化能力 🔄知识蒸馏
利用教师模型指导学生模型训练，提升效率 🔍
3. 高级技巧实践
学习率调度
使用余弦退火或Warmup策略优化收敛速度 ⏳权重初始化
Xavier初始化与He初始化对不同网络结构的影响 📊梯度裁剪
防止梯度爆炸的必要手段，推荐路径：梯度裁剪详解
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