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