模型优化是提升机器学习/深度学习模型性能的关键步骤。以下为常见策略与技巧：
1. 核心优化方向 🛠️
- 数据增强 📈 通过扩充数据集提升泛化能力
- 模型剪枝 📦 移除冗余参数以减小体积
- 量化技术 🔢 将浮点数转换为整数降低计算开销
- 知识蒸馏 🧠 用简化模型迁移复杂模型的知识
2. 性能调优工具 📊
| 工具名称 | 用途 |
|---|---|
| TensorBoard | 监控训练过程与可视化指标 |
| PyTorch Profiler | 分析计算图性能瓶颈 |
| ONNX Runtime | 部署时加速推理速度 |
3. 实践建议 🌱
- 使用混合精度训练（Mixed Precision Training）可提升训练效率
- 针对特定任务选择优化算法（如AdamW、LAMB）
- 定期参考我们的模型训练指南进行迭代
需要进一步了解模型部署优化？可查看模型部署最佳实践获取详细信息。