模型动态调整

模型动态调整是一种在机器学习和深度学习中常用的策略，它允许模型根据新的数据或反馈自动调整其参数。这种调整可以是增加、减少或更改模型的复杂性，以改善其性能。例如，如果模型在一个特定任务上的表现不佳，动态调整可能会增加模型的层数或节点数，或者改变激活函数的类型，以提高模型的性能。反之，如果模型过于复杂，可能会导致过拟合，动态调整可能会减少模型的复杂性，以防止过拟合。此外，动态调整还可以根据模型的训练进度进行调整，例如，随着训练的进行，可以逐渐减小学习率，使模型更好地收敛。总的来说，模型动态调整是一种强大的工具，可以帮助我们优化模型的性能和泛化能力。