有效训练深度学习模型需要关注数据准备、模型架构和迭代优化。以下是确保成功训练的三个关键实践。
首先，优先考虑数据质量和预处理。 干净、结构良好的数据是基础。首先，删除异常值，处理缺失值，并确保平衡的类分布。例如，在图像分类中，使用旋转、翻转或缩放等技术增强数据可以提高泛化能力。归一化——将输入值缩放到 [0,1] 或 [-1,1] 等范围内——确保稳定的梯度更新。将数据分成训练集、验证集和测试集（例如，70-20-10）有助于评估模型性能，而不会过度拟合。像 TensorFlow 的 tf.data 或 PyTorch 的 Dataset 实用程序简化了预处理和批处理。
其次，选择适当的架构和超参数。 首先使用更简单的模型来建立基线，然后再进行扩展。例如，具有几层的卷积神经网络 (CNN) 可能足以用于基本的图像任务，而诸如机器翻译之类的复杂问题可能需要 Transformer。 系统地调整超参数：使用学习率调度器（例如，随着训练的进行降低学习率）并试验批大小（例如，32–256）。 诸如网格搜索或贝叶斯优化之类的工具可以自动执行此过程。 Adam 等优化器通常可以很好地用作默认值，但在某些情况下，具有动量的 SGD 可能会产生更好的结果。 始终跟踪训练指标（损失、准确率）以尽早发现欠拟合或发散等问题。
第三，采用正则化并监控验证性能。 诸如 dropout（在训练期间随机停用神经元）或 L2 权重正则化等技术可防止过度拟合。 例如，在神经网络中的密集层之间添加 dropout 层，比率为 0.5，可以提高鲁棒性。 批量归一化通过归一化层输入来稳定训练。 在未见过的数据上持续验证模型——如果验证损失停滞或上升，请考虑尽早停止训练。 对于大型模型，迁移学习（例如，使用来自 ResNet 或 BERT 的预训练权重进行初始化）可以节省时间和资源。 诸如 TensorBoard 或 Weights & Biases 之类的工具可帮助可视化训练动态并比较实验。
通过专注于这些领域——数据质量、周到的模型设计和严格的验证——开发人员可以高效地构建可靠的深度学习系统。