神经网络训练技巧

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神经网络训练技巧提升模型效果的关键方法。数据准备数据清洗去除异常值填补缺失值数据平衡数据增强旋转翻转颜色抖动噪声添加裁剪缩放归一化处理 Min-Max归一化 Z-score标准化批次归一化网络架构激活函数 ReLU非线性 LeakyReLU GELU平滑初始化方法 Xavier初始化 He初始化预训练模型正则化技术 Dropout 随机丢弃防止过拟合比率选择 L1 L2 权重惩罚稀疏性平滑性早停法验证集监控耐心参数模型保存优化器选择 SGD稳定 Adam自适应学习率调度梯度裁剪训练技巧批次大小学习率设置预热策略余弦退火监控指标损失曲线准确率变化梯度范数学习率调整调试方法梯度检查层激活分析权重分布错误分析