模型调优技巧指南 🛠️
数据预处理的重要性 📊
高质量的数据是模型性能的基础！建议遵循以下步骤：
- 清洗数据：去除噪声和异常值（如
数据清洗） - 标准化/归一化：使特征处于同一量纲（如
特征标准化） - 增强数据：通过旋转、裁剪等方式扩展数据集（如
数据增强）
超参数调整策略 🔧
超参数选择直接影响模型效果，常用方法包括：
- 网格搜索：全面但计算量大（如
网格搜索） - 随机搜索：更高效地探索参数空间（如
随机搜索） - 贝叶斯优化：智能迭代参数组合（如
贝叶斯优化）
正则化技术防过拟合 ⚠️
- L1/L2正则化：约束参数大小（如
L2_正则化） - Dropout：随机丢弃神经元（如
Dropout_技术） - 早停法：监控验证集损失（如
早停法）
模型评估与迭代 🔄
- 交叉验证：避免数据泄露（如
交叉验证） - 学习率衰减：动态调整训练速度（如
学习率衰减） - 集成学习：结合多个模型结果（如
集成学习）
需要更深入了解模型优化策略？可参考 /tutorials/Model_Optimization_Strategies 了解更多高级技巧 ✅