TensorFlow模型调优是提升模型性能的关键步骤。以下是一些基础概念和调优策略。
基础概念
- 损失函数：衡量模型预测值与真实值之间差异的指标。
- 优化器：调整模型参数以最小化损失函数。
- 学习率：优化器调整参数的步长。
调优策略
- 调整学习率：过高的学习率可能导致模型震荡，过低的学习率可能导致收敛缓慢。
- 批量大小：影响模型的泛化能力，过大的批量可能导致模型过拟合。
- 正则化：防止模型过拟合，如L1、L2正则化。
- 数据增强：通过变换原始数据来增加数据集的多样性。
实践建议
- 交叉验证：评估模型在不同数据集上的性能。
- 监控指标：如准确率、召回率、F1分数等。
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