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🎉 欢迎来到模型优化教程！

什么是模型优化？

模型优化是提升机器学习模型性能的关键步骤，包括：

• 参数调优（如学习率、正则化系数）
• 结构优化（如网络层数、激活函数选择）
• 数据优化（如数据增强、特征工程）
• 算法优化（如梯度下降变种、分布式训练）

常见优化方法

1. 梯度下降

   基础优化算法，可通过调整学习率（`learning_rate`）和批次大小（`batch_size`）改善收敛速度

2. Adam 算法

   自适应学习率方法，适合处理稀疏梯度和噪声数据，是当前最流行的优化器之一

3. 正则化技术

   • L1/L2 正则化
   • Dropout
   • Early Stopping
   

实战技巧

• 使用学习率调度器（如 ReduceLROnPlateau）
• 尝试混合精度训练（Mixed Precision Training）
• 监控验证集表现而非仅训练集
• 使用 TensorBoard 追踪训练过程

进阶内容

• 分布式优化（多GPU/多节点训练）
• 自定义优化器开发
• 优化器融合技术（如 Lookahead）
• 模型压缩与量化优化

扩展阅读

需要了解更多关于模型调优的内容？请访问我们的 模型调优指南 获取更详细的实践案例。