深度学习模型优化是提升模型性能和降低资源消耗的关键步骤。以下是一些常用的模型优化策略：
优化策略
- 模型剪枝：通过移除不重要的神经元或连接，减少模型参数，从而减小模型大小和加速推理。
- 量化：将模型的权重从浮点数转换为低精度整数，降低内存和计算需求。
- 蒸馏：将复杂模型的知识迁移到轻量级模型，从而实现性能和资源消耗的平衡。
实践技巧
- 数据增强：通过对训练数据进行变换，如旋转、缩放、裁剪等，增加数据的多样性。
- 正则化：通过添加正则项到损失函数中，防止模型过拟合。
- 学习率调整：根据训练过程调整学习率，以优化收敛速度和最终性能。
资源链接
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