一、数据层面
1. 数据增强•增加样本多样性：图像（旋转/翻转/裁剪）、文本（同义词替换/回译）、音频（变速/加噪）•半监督学习：利用未标注数据（如伪标签技术）
2. 数据清洗•去除噪声样本和异常值•类别平衡：过采样少数类（SMOTE）或欠采样多数类
3. 数据划分•交叉验证（K-Fold）最大化利用有限数据•验证集独立于训练集，避免信息泄漏
4.特征选择/降维 剔除冗余特征（相关性检验）
5.标签平滑
二、模型层面
1. 降低模型复杂度•减少参数量：选择更浅的网络结构、降低层数/神经元数•约束参数空间：
2. 正则化技术•Batch Normalization：标准化中间层输出，间接提升泛化性 L1/L2正则化（权重衰减）
3. 结构设计•残差连接（ResNet）：缓解梯度问题同时抑制过拟合•参数共享：如CNN的卷积核复用，Dropout：随机断开神经元连接
三、训练策略
1. 早停法（Early Stopping）•监控验证集损失，在性能下降时终止训练
2. 优化策略•动态学习率：Warmup+衰减策略（Cosine/Step）•优化器选择：AdamW（解耦权重衰减）优于传统Adam
3.交叉验证，优化超参数选择（如学习率等）
以上内容由DeepSeek-R1 总结归纳输出！
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