硬件与通信优化
高性能硬件选择：使用GPU/TPU集群进行训练，AWS、Google Cloud等云服务或本地高性能计算机可显著提升速度
通信框架优化：如DeepEP通信框架经优化后，在RoCE网络环境性能提升100%，IB网络提升30%
混合精度训练：采用FP16训练可降低显存占用，某目标检测项目批次大小扩大2倍，训练时间缩短40%
数据与特征处理
数据质量把控：确保数据完整性、均衡性和有效性，某电商平台整合多源数据后模型准确率提升27%
特征工程优化：时间序列数据分解为趋势项/周期项/随机项，文本数据采用TF-IDF+Word2Vec混合向量化
数据增强技术：通过旋转、翻转等方法增加训练样本，特别适用于图像识别任务
模型架构与训练技巧
迁移学习应用：微调预训练模型(如ResNet、BERT)可大幅缩短训练时间，小数据集也能获得好性能
参数初始化选择：Xavier初始化适合sigmoid，He初始化更适合ReLU，某NLP项目收敛速度快3个epoch
动态学习率调整：余弦退火方法在CIFAR-10数据集使top-1准确率提升1.8%
训练过程优化
早停法应用：复杂模型建议耐心值5-10个epoch，简单模型3-5个epoch
正则化技术：L1/L2正则化防止过拟合，保持模型"身材"
Dropout策略：随机丢弃神经网络单元增强模型泛化能力
算法与框架选择
模型适配场景：CNN适合图像识别，RNN系列擅长时序数据处理
半监督学习：医疗影像分析中结合少量标注+大量未标注数据，识别准确度可提升15-20%
批量归一化：在卷积层后立即添加，有效缓解梯度消失问题
