训练优化是提升模型性能的关键步骤，以下是一些常用的训练优化策略：
- 调整学习率：学习率是控制模型更新速度的重要参数。适当的调整可以加快收敛速度，同时避免过拟合或欠拟合。
- 使用正则化：正则化技术如L1、L2正则化可以帮助模型避免过拟合，提高泛化能力。
- 数据增强：通过旋转、缩放、裁剪等手段扩充数据集，有助于模型学习到更丰富的特征。
优化流程图
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- 批量大小：合理的批量大小可以平衡计算效率和内存使用。
- 模型架构：不同的模型架构适用于不同的任务，选择合适的架构可以提高模型性能。
希望这些信息能对您的训练优化工作有所帮助！