Day 8: 深度学习综合实战与进阶技术 - 从优化到部署的完整流程

Day 8: 深度学习综合实战与进阶技术 - 从优化到部署的完整流程

🎯 学习目标: 掌握深度学习模型优化、调试、迁移学习等工业级技能，能够构建高性能的深度学习应用

📚 核心概念概览

核心概念解释：

• 模型优化: 通过正则化、学习率调度等技术提升模型性能和泛化能力
• 为什么需要: 避免过拟合、加速收敛、提升模型在真实数据上的表现
• 实际作用: 让模型从"能跑"变为"好用"，是从学术到工业的关键技能
• 核心机制: 通过数学技巧和经验策略，在训练过程中引导模型学到更好的表示

实际意义: 就像调试一台精密机器，需要各种工具和技巧让它发挥最佳性能。

1. 模型优化技术深度解析

1.1 正则化技术全面对比

核心概念解释：

• 正则化: 在训练过程中加入约束，防止模型过度拟合训练数据
• 为什么需要: 模型容量过大时容易记住训练数据噪声，导致泛化性能差