Day 8: 深度學習綜合實戰與進階技術 - 從優化到部署的完整流程

?? 學習目標: 掌握深度學習模型優化、調試、遷移學習等工業級技能，能夠構建高性能的深度學習應用

?? 核心概念概覽

核心概念解釋：

• 模型優化: 通過正則化、學習率調度等技術提升模型性能和泛化能力
• 為什么需要: 避免過擬合、加速收斂、提升模型在真實數據上的表現
• 實際作用: 讓模型從"能跑"變為"好用"，是從學術到工業的關鍵技能
• 核心機制: 通過數學技巧和經驗策略，在訓練過程中引導模型學到更好的表示

實際意義: 就像調試一臺精密機器，需要各種工具和技巧讓它發揮最佳性能。

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1. 正則化技術：防過擬合的具體方法

1.1 正則化在哪里用？怎么用？

總結

1. 關系: 不同正則化作用在不同位置 - L1/L2在優化器，Dropout在網絡結構，BatchNorm在每層之間
2. 協同: 可以