概述 📈
模型调优是提升机器学习性能的核心步骤，涉及对超参数、训练策略及数据处理的精细化调整。以下是关键方向：
- 超参数优化：通过网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化寻找最佳配置
- 正则化技术：防止过拟合的常用手段（如L1/L2正则化、Dropout）
- 学习率调整：动态修改学习率的策略（如余弦退火、分段常数）
- 数据增强：通过旋转、裁剪、噪声注入等方式扩展训练集
实践建议 📚
- 分层验证：确保验证集分布与训练集一致
- 早停机制：监控验证损失并在过拟合时终止训练
- 模型集成：结合多个模型的预测结果以提升稳定性
- 硬件适配：根据GPU/TPU资源调整批量大小和并行策略
扩展阅读 🔗
- 想了解基础概念？可参考 /quickstart/ 的入门教程
- 深入理解正则化原理：/optimization_tips/
- 实战案例解析：点击此处查看
常见误区 ⚠️
- ❌ 不区分训练/验证集导致过拟合
- ❌ 固定学习率忽略动态调整需求
- ❌ 忽视数据质量对调优效果的影响
如需进一步探讨，欢迎访问 /tutorials/ 查看更多技术文档 🌐