模型优化教程 📈

模型优化是提升机器学习模型性能与效率的关键步骤，以下为常用技术与实践指南：

1. 核心优化方向

• 🔄 模型压缩：通过剪枝（Pruning）、量化（Quantization）或知识蒸馏（Knowledge Distillation）减小模型体积
• 🧠 架构精简：使用轻量级网络（如MobileNet、EfficientNet）替代复杂模型
• 🚀 加速推理：引入混合精度训练（Mixed Precision Training）或TensorRT等工具

2. 实战技巧

• 使用 TensorBoard 监控训练过程中的优化效果
  点击查看TensorBoard使用教程
• 针对部署场景选择合适优化策略（如移动端优先用量化）

3. 扩展阅读

• 如需深入了解分布式训练优化，可参考：/zh/tutorials/distributed_training
• 探索 蒸馏模型 的进阶应用：模型蒸馏详解

通过合理结合上述方法，可显著降低模型资源消耗并提升推理速度 📊💡