模型格式进化流程

模型格式进化流程是一个持续优化和改进的过程，从最初的简单线性模型，到复杂的深度学习网络。这个过程包括了对模型结构的调整，如增加或减少层数，改变激活函数等；对模型参数的优化，如使用不同的优化算法，调整学习率等；以及对模型性能的提升，如引入正则化技术，使用更复杂的损失函数等。此外，随着计算能力的提升和新算法的出现，模型格式也在不断进化，如从传统的CPU计算转向GPU计算，从单一的神经网络模型转向集成学习等。总的来说，模型格式的进化流程是一个不断探索、实践和创新的过程。