模型优化是提升深度学习性能的核心环节，涉及训练效率、泛化能力与最终效果的平衡。以下为关键要点：
1. 优化目标
- 最小化损失函数：通过反向传播调整参数，使模型预测更接近真实值
- 防止过拟合：使用正则化技术（如L1/L2正则化）约束模型复杂度
- 加速收敛：优化算法选择直接影响训练速度（如SGD vs Adam）
2. 常见优化技术
| 技术 | 作用 | 示例 |
|---|---|---|
| 学习率调整 | 控制参数更新幅度 | 使用余弦退火策略 Learning_rate |
| 动量机制 | 加速收敛并抑制震荡 | Momentum_optimizer |
| 权重衰减 | 防止过拟合 | Weight_decay |
| 批量归一化 | 加快训练速度 | Batch_normalization |
3. 进阶实践建议
- 早停策略：当验证集误差不再下降时终止训练
Early_stopping - 学习率调度器：动态调整学习率（如StepLR、ReduceLROnPlateau）
- 混合精度训练：使用FP16加速计算
Mixed_precision_training
📌 建议配合深度学习框架文档深入理解底层实现