模型优化是提升机器学习性能的关键步骤，以下为常见策略与实践技巧：

1. 超参数调优 🔧

  • 使用网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化方法
  • 重点调整学习率、批次大小、正则化系数等参数
  • 示例工具：Hyperopt 或 Optuna
超参数调优

2. 正则化技术 🛡️

  • L1/L2正则化防止过拟合
  • Dropout（神经网络）随机丢弃部分节点
  • 数据增强（如图像翻转、旋转）提升泛化能力

3. 模型剪枝与量化 📦

  • 剪枝：移除冗余参数（如稀疏训练）
  • 量化：降低数值精度以减少计算量
  • 工具推荐：TensorRT、PyTorch Quantization
模型剪枝

4. 分布式训练加速 ⚡

  • 使用多GPU/TPU并行计算
  • 异步训练（如Horovod）
  • 数据并行 vs 模型并行

5. 领域知识注入 🧠

  • 结合业务规则优化损失函数
  • 使用迁移学习（如预训练模型微调）
  • 可参考Advanced_Machine_Learning教程
分布式训练

优化需结合具体任务，建议从简单策略开始验证效果 📈
需要更多实战案例？可访问Model_Optimization_Strategies深入阅读