1. 神经网络架构优化

  • 残差连接：解决梯度消失问题，提升深层网络训练效率
    残差连接
  • 注意力机制：通过动态权重分配提升模型表现力
    注意力机制
  • 混合模型设计：结合CNN与RNN处理复杂序列数据
    混合模型设计

2. 迁移学习与微调技巧

  • 预训练模型选择：推荐使用 ResNet 或 BERT
  • 冻结层策略：在微调时保留底层特征提取器
  • 知识蒸馏：通过教师模型指导学生模型训练
    知识蒸馏

3. 生成对抗网络（GAN）实战

  • DCGAN架构：卷积网络与生成对抗训练的结合
    DCGAN
  • CycleGAN应用：实现跨域图像转换（如照片→素描）
  • StyleGAN进阶：控制生成图像的风格特征
    StyleGAN

4. 模型压缩与部署

  • 剪枝技术：移除冗余参数降低计算量
  • 量化方法：用低精度数值替代浮点运算
  • TensorRT加速：部署到生产环境的优化方案
    模型压缩

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