调参是模型优化的核心环节，直接影响性能表现。以下是关键步骤与技巧：
1. 理解模型结构 🧠
- 分析模型的损失函数与评估指标
- 确定需要调整的超参数类型（如学习率、正则化系数）
2. 初始参数设置 🎯
- 使用默认值或经验公式作为起点
- 通过网格搜索（Grid Search）或随机搜索（Random Search）进行初步探索
- 示例：
learning_rate = 0.01
3. 迭代优化 🔁
- 学习率衰减：使用指数衰减或余弦退火策略
- 正则化调整：控制模型复杂度（如L1/L2正则化）
- 批量大小：平衡训练速度与内存限制
4. 验证与调整 🧪
- 通过交叉验证评估参数效果
- 使用早停法（Early Stopping）避免过拟合
- 可参考：调参实践指南
📌 小贴士：调参需结合业务场景，建议从简单参数开始，逐步深入。需要更多资源？点击此处查看模型优化相关教程