深度學習模型的優化技術

2024 iThome 鐵人賽

DAY 20

AI/ ML & Data

從資料處理到深度學習系列第 20 篇

16th鐵人賽

evalin1214

2024-10-01 22:47:04

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今天是第20天，在學習深度學習模型的過程中，優化技術是提升模型性能的關鍵，常見的優化方法如梯度下降法及其變種，能夠加速收斂並提高訓練效果，學習率調整策略也很重要，使用學習率衰減或循環學習率有助於避免模型陷入局部最優。正則化技術如 Dropout、L2 正則化則可以有效防止過擬合。此外，批量歸一化和早停法能穩定訓練過程並提高泛化能力。這些技術的結合，使得模型更高效且更具魯棒性，是深度學習成功的關鍵因素之一。