技术要点
- 数据预处理：清洗与增强数据是提升模型性能的基础
- 模型结构优化：通过剪枝、量化等技术减少计算开销
- 超参数调优：使用网格搜索或贝叶斯优化寻找最佳参数组合
- 正则化技术：防止过拟合的常用手段（如Dropout、L2正则化）
- 模型压缩：知识蒸馏与权重共享技术可显著降低模型体积
应用场景
- 🌍 自然语言处理：优化BERT等预训练模型的推理速度
- 🖼️ 计算机视觉：轻量化YOLO模型适配移动端部署
- 📊 推荐系统：通过矩阵分解提升协同过滤算法效率
优化技巧
- 💡 自动化工具：使用AutoML简化调参流程
- ⚡ 分布式训练：通过多GPU并行加速模型收敛
- 📈 监控指标：实时跟踪准确率与损失函数变化趋势
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