🎨✨ MNIST手写数字识别(二)：几种模型优化方式介绍 📊💡
发布时间：2025-04-02 10:27:00来源：
在上一篇文章中，我们已经了解了MNIST数据集的基本情况和简单的神经网络搭建方法。今天，让我们一起探索如何进一步提升模型的表现！💪
首先，别忘了正则化的重要性！例如L2正则化可以有效防止过拟合，让模型更加稳健。其次，学习率调整是另一个关键点。通过学习率调度器（如StepLR或ReduceLROnPlateau），可以让模型在训练的不同阶段找到最优的学习速度。此外，Dropout技术也是常用手段之一，它像给模型加了个“保险”，随机屏蔽部分神经元以增强泛化能力。👀📈
最后，记得利用数据增强技术扩充训练集，比如旋转、缩放或添加噪声等方式，这能显著提高模型对真实场景的适应性。🌟
无论你选择哪种方式，不断尝试与实践才是王道！🚀🔥
深度学习 机器学习 MNIST 优化技巧
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