1. 深度学习模型优化
在构建复杂模型时，过拟合和欠拟合是常见挑战 😟。以下为关键优化技巧：
- 正则化技术（如L2正则化）防止模型复杂度过高
- 学习率调整（使用余弦退火或动态调整策略）
- 数据增强（通过旋转/翻转/裁剪扩展训练集）
2. 高级算法解析
掌握这些算法能显著提升模型性能 🚀：
- 集成学习（XGBoost/LightGBM）
- 自编码器（用于无监督特征学习）
- 强化学习（Q-learning与深度强化学习结合）
3. 实战案例分析
通过真实场景深化理解 📊：
- 图像识别中的迁移学习应用
- 自然语言处理的Transformer架构解析
- 时间序列预测的LSTM优化技巧
扩展阅读
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