欢迎来到模型调优实践教程！以下是常见调优技巧与实战建议：
1. 超参数调优 🔧
- 学习率：使用余弦退火或分段衰减策略
- 批量大小：平衡训练速度与内存限制
- 正则化系数：通过交叉验证确定最佳值
2. 数据增强 🔄
- 图片任务：旋转、翻转、裁剪、添加噪声
- 文本任务：同义词替换、回译、数据合成
- 音频任务：变速、变调、添加背景音
点击这里查看数据增强案例
3. 模型结构优化 🏗️
- 网络深度：尝试不同层数组合
- 注意力机制：添加多头注意力或动态掩码
- 混合模型：结合CNN与Transformer优势
4. 正则化方法 🧼
- Dropout：在全连接层设置0.3-0.5的丢弃率
- Label Smoothing：将one-hot标签替换为0.1的模糊标签
- Gradual Training：分阶段冻结底层参数
需要更多进阶技巧？前往高级调优技术教程 深入学习！