第4周：综合应用和实战项目 Day 25-27: 模型调优和优化学习高级技巧

第4周：综合应用和实战项目
Day 25-27: 模型调优和优化学习高级技巧
在这个阶段，我们将专注于提高模型的性能，通过使用高级技巧如正则化、dropout、批标准化等。这些技术对于防止过拟合和提高模型的泛化能力非常重要。

重点学习内容：

正则化：减少模型复杂度，防止过拟合。
Dropout：随机地丢弃神经网络中的部分神经元，以减少对特定特征的依赖。
批标准化：标准化层的输入，加快训练速度，提高模型稳定性。
PyTorch实例：

正则化：在优化器中添加权重衰减参数。
Dropout：在模型中加入torch.nn.Dropout层。
批标准化：使用torch.nn.BatchNorm1d或torch.nn.BatchNorm2d。
TensorFlow实例：

正则化：在层中添加kernel_regularizer参数。
Dropout：使用tf.keras.layers.Dropout。
批标准化：使用tf.keras.layers.BatchNormalization。

习题
修改模型：为您的图像分类或文本生成模型添加Dropout和批标准化层。
观察效果：比较添加这些技术前后模型的性能差异。
正则化尝试：在优化器中添加不同水平的权重衰减（对于PyTorch）或在层中添加正则化（对于TensorFlow），观察对模型性能的影响。

代码示例
PyTorch: 图像分类模型调优
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class Net(nn.Module):
def init(self):
super(Net, self).init()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(6)
self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
self.dropout = nn.Dropout(0.25)
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
self.bn2 = nn.BatchNorm2d(16)
self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

def forward(self, x):
    x = self.pool(F.relu(self.bn1(self.conv1(x))))
    x = self.dropout(x)
    x = self.pool(F.relu(self.bn2(self.conv2(x))))
    x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
    x = F.relu(self.fc1(x))
    x = self.dropout(x)
    x = F.relu(self.fc2(x))
    x = self.fc3(x)
    return x

net = Net()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9, weight_decay=0.01)

TensorFlow: 文本生成模型调优

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense, Dropout, BatchNormalization

model = Sequential()
model.add(Embedding(total_words, 100, input_length=max_sequence_len-1))
model.add(BatchNormalization())
model.add(LSTM(150, return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(LSTM(100))
model.add(Dense(total_words/2, activation=‘relu’, kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.01)))
model.add(Dense(total_words, activation=‘softmax’))

model.compile(loss=‘categorical_crossentropy’, optimizer=‘adam’, metrics=[‘accuracy’])