模型调优是提升机器学习模型性能的关键步骤,以下是核心方法与建议:
1. 超参数调优 🎯
- 网格搜索:系统性尝试所有可能的超参数组合
- 随机搜索:高效探索高维参数空间
- 贝叶斯优化:基于概率模型的智能调参方法
深入学习贝叶斯优化
2. 数据增强与预处理 📊
3. 模型结构优化 🏗️
- 调整网络深度与宽度:
model.add(tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'))
- 使用 Model Pruning 进行剪枝优化
4. 训练技巧 🔄
- 动态调整学习率:
scheduler = tf.keras.callbacks.LearningRateScheduler(lambda epoch: 0.1**epoch)
- 混合精度训练:
查看完整训练配置教程strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
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