什么是模型调优?

模型调优是通过调整模型参数和结构,提升机器学习模型性能的关键过程。常见目标包括提高准确率减少过拟合优化推理速度

模型调优

常见调优方法

  • 超参数调优:使用网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化调整学习率、批次大小等参数
  • 模型结构优化:通过剪枝、量化或知识蒸馏简化模型
  • 数据增强:增加训练数据多样性以提升泛化能力
  • 正则化技术:如L1/L2正则化、Dropout防止过拟合

实际应用场景

场景 目标 方法
图像识别 提高准确率 混合精度训练 + 剪枝
NLP任务 降低推理延迟 量化 + 知识蒸馏
推荐系统 增强个性化 多目标优化 + 特征工程

注意事项

  1. 调优需结合具体任务需求,避免盲目追求指标
  2. 使用交叉验证防止过拟合
  3. 关注模型的可解释性计算成本的平衡
  4. 可参考模型调优进阶教程深入学习
超参数优化
模型量化