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、减少过拟合和优化推理速度。
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
- 调优需结合具体任务需求,避免盲目追求指标
- 使用交叉验证防止过拟合
- 关注模型的可解释性与计算成本的平衡
- 可参考模型调优进阶教程深入学习