如何成为一名优秀的炼丹师（二）

卷积神经网络（CNN）的调参是提高模型性能的关键步骤。以下是一些调参的技巧和建议，帮助你优化CNN模型：

1. 学习率（Learning Rate）

• 重要性：学习率是最重要的超参数之一，它决定了模型参数更新的步长。
• 选择策略：
  • 从一个较大的值（如0.01）开始，然后逐渐减小2。
  • 使用学习率调度器（如指数衰减、余弦退火等）动态调整学习率2。
  • 通过绘制损失函数随迭代次数的变化曲线，选择能让模型快速收敛到最低点的学习率2。

2. 批量大小（Batch Size）

• 重要性：批量大小影响模型的收敛速度和稳定性。
• 选择策略：
  • 选择2的幂次方（如16、32、64等），因为GPU对这些大小的批量处理更高效2。
  • 根据GPU显存限制调整批量大小，避免因显存不足导致的训练中断2。
  • 避免使用过小的批量大小，因为这可能导致模型无法收敛2。

3. 优化器（Optimizer）

• 重要性：优化器决定了模型参数更新的方式。
• 选择策略：
  • 使用Adam或SGD等常用优化器，并根据需要调整其超参数（如beta值、动量等）1。
  • 考虑使用AdamW优化器，它结合了Adam和权重衰减的优点，能有效防止过拟合1。

4. 正则化（Regularization）

• 重要性：正则化技术（如L1、L2正则化）能有效防止模型过拟合。
• 选择策略：