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。

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1. 正则化技术：防过拟合的具体方法

1.1 正则化在哪里用？怎么用？

总结

1. 关系: 不同正则化作用在不同位置 - L1/L2在优化器，Dropout在网络结构，BatchNorm在每层之间
2. 协同: 可以