TensorFlow 模型调优指南 🧠

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 📊

• 使用 tf.data API 实现数据管道加速训练
• 对图像模型可尝试 Mixup 或 Cutout 技术

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：

  strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
  

  查看完整训练配置教程

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