Keras 深度学习实战——神经网络性能优化技术详解

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Keras 深度学习实战——神经网络性能优化技术详解

1. 简介

本教程将介绍 Keras 深度学习框架中常用的神经网络性能优化技术。深度学习模型的性能通常包括训练速度和预测精度两个方面。本文将从以下几个方面介绍如何优化神经网络模型的性能：

• 数据预处理
• 模型架构
• 超参数调整
• 训练策略

2. 原理详解

2.1 数据预处理

数据预处理是机器学习的必备步骤，它可以提高模型的训练速度和预测精度。常用的数据预处理技术包括：

• 数据标准化： 将数据转换到一个特定的范围，例如 0 到 1 或 -1 到 1。
• 特征缩放： 调整不同特征的尺度，使它们具有相似的范围。
• 特征工程：