图像分类是计算机视觉的核心任务之一，优化模型性能可显著提升准确率与效率。以下为关键优化策略：

1. 数据增强 🧠

通过旋转、翻转、裁剪、色彩变换等操作扩展训练集，增强模型泛化能力。

数据增强技术

2. 模型剪枝与量化 ⚡

  • 剪枝：移除冗余参数，降低计算负载
  • 量化：将浮点数转换为低精度表示（如INT8）
深度学习模型优化

3. 迁移学习 🔄

利用预训练模型（如ResNet、EfficientNet）进行微调，减少训练时间与数据需求。

迁移学习应用

4. 损失函数优化 📈

  • Focal Loss：解决类别不平衡问题
  • Label Smoothing：缓解过拟合风险
损失函数设计

扩展阅读 📚

如需深入了解具体技术实现，可参考：
图像分类技术详解
深度学习模型优化实践