🧠 Reality AI 调优指南
30章 · 从入门到实战
🌟 参数调优 · 完全手册
01
Reality AI 概述
什么是Reality AI
Reality AI的核心优势
Reality AI与传统AI的区别
典型应用场景
02
参数调优基础
学习率(Learning Rate)的作用与影响
批量大小(Batch Size)的选择策略
优化器(Optimizer)的对比与选择
03
正则化与防止过拟合
L1/L2正则化原理
Dropout机制详解
早停法(Early Stopping)实践
数据增强技巧
04
超参数搜索策略
网格搜索(Grid Search)
随机搜索(Random Search)
贝叶斯优化(Bayesian Optimization)
遗传算法(Genetic Algorithm)
05
模型评估与监控
损失函数曲线分析
验证集策略
混淆矩阵与ROC曲线
A/B测试与在线评估
06
学习率调度
Step Decay
Exponential Decay
Cosine Annealing
ReduceLROnPlateau
Warmup策略
07
权重初始化
Xavier初始化
He初始化
正交初始化
预训练权重迁移
08
批量归一化(BN)
BN原理
BN在训练与推理中的差异
Layer Norm与Instance Norm对比
09
损失函数选择
分类任务损失(CrossEntropy, Focal Loss)
回归任务损失(MSE, MAE, Huber Loss)
自定义损失函数
10
梯度问题处理
梯度爆炸与梯度消失
梯度裁剪(Gradient Clipping)
残差连接(Residual Connection)
11
多GPU与分布式训练
Data Parallelism
Model Parallelism
混合精度训练(AMP)
梯度累积
12
模型压缩与加速
知识蒸馏(Knowledge Distillation)
模型剪枝(Pruning)
量化(Quantization)
ONNX导出
13
数据预处理与增强
标准化与归一化
图像增强(AutoAugment, MixUp, CutMix)
文本数据增强
时序数据增强
14
特征工程与选择
特征缩放
特征交叉
PCA降维
特征重要性评估
15
集成学习与模型融合
Bagging
Boosting
Stacking
模型平均与加权融合
16
迁移学习与微调
预训练模型选择
冻结与解冻策略
微调学习率设置
领域自适应
17
AutoML与自动化调参
NAS(神经架构搜索)
AutoKeras
Optuna框架
Ray Tune
18
模型可解释性
SHAP值分析
LIME解释器
注意力可视化
特征重要性排序
19
训练稳定性优化
学习率预热
标签平滑(Label Smoothing)
梯度噪声
EMA(指数移动平均)
20
序列模型调参
RNN/LSTM/GRU调参要点
Transformer调参要点
位置编码与注意力头数选择
21
卷积网络调参
卷积核大小与数量
池化策略
空洞卷积
深度可分离卷积
22
生成模型调参
GAN训练技巧
VAE调参要点
扩散模型采样策略
模式坍塌处理
23
强化学习调参
探索与利用平衡
奖励设计
Q网络调参
策略梯度调参
24
图神经网络调参
消息传递机制
聚合函数选择
层数选择
过平滑问题
25
时间序列预测调参
窗口大小选择
季节性分解
差分处理
多步预测策略
26
推荐系统调参
协同过滤调参
矩阵分解调参
深度学习推荐模型调参
冷启动问题
27
NLP模型调参
词嵌入维度
Transformer层数
注意力头数
序列长度选择
28
计算机视觉调参
输入分辨率
锚框设计
NMS阈值
数据增强策略
29
生产环境部署调参
模型服务化
批处理优化
缓存策略
模型版本管理
30
综合案例实战
从零开始调优一个Reality AI模型
调优日志分析
调优报告撰写
最佳实践总结