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
    网格搜索流程
  • 随机搜索:高效探索高维参数空间
    随机搜索对比
  • 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 MixupCutout 技术
    数据增强技术

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
    模型剪枝示意图

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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