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【人工智能-中级】神经网络的调优与正则化策略

news 来源：原创 2025/6/26 6:45:41

文章目录

      • 神经网络的调优与正则化策略
      • 1. 神经网络调优策略
        • 学习率调整
        • 批量大小（Batch Size）
        • 优化算法
      • 2. 正则化策略
        • L1与L2正则化
        • Dropout
        • 数据增强
      • 3. 超参数优化
      • 4. 小结

神经网络的调优与正则化策略

在深度学习中，训练一个高效且准确的神经网络模型不仅依赖于选择合适的架构，还需要对网络进行适当的调优和正则化。调优旨在提高模型的性能，而正则化策略则帮助避免过拟合，提高模型的泛化能力。本文将介绍神经网络调优与正则化的一些常见策略，并通过示例进行讲解。

1. 神经网络调优策略

神经网络的调优主要围绕以下几个方面进行：学习率、批量大小、优化算法、网络架构等。

学习率调整

学习率（Learning Rate）是影响神经网络训练速度和收敛性的关键超参数。如果学习率设置得过高，可能会导致模型在训练过程中无法收敛；如果过低，训练过程会变得过慢，并且可能陷入局部最优解。

  • 学习率衰减（Learning Rate Decay）： 随着训练的进行，逐步降低学习率，可以帮助模型跳出局部最优解，最终更精确地收敛到全局最优解。常用的衰减策略包括：

    • Step Decay：每隔一定的epoch数，学习率减少一个固定比例。
    • Exponential Decayÿ

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