AI调优是提升机器学习模型性能的关键步骤，涉及算法优化、超参数调整和数据预处理等多个方面。以下是核心实践要点：
1. 调优基础概念
- 模型调优：通过迭代优化提升模型准确率与泛化能力
- 超参数优化：调整学习率、批次大小等非模型参数（如图：
- 数据增强：采用旋转、裁剪等方法扩展训练数据集
2. 常见调优方法
| 方法类型 | 应用场景 | 工具推荐 |
|---|---|---|
| 网格搜索 | 传统参数扫描 | scikit-learn |
| 随机搜索 | 更高效参数探索 | Hyperopt |
| 贝叶斯优化 | 自动化调参 | Optuna |
3. 实践建议
- 使用早停机制防止过拟合（
- 针对深度学习模型，建议关注梯度裁剪与学习率调度（
- 参考AI模型训练最佳实践进一步学习