模型调优可通过参数调整、特征选择、正则化、架构优化、工具应用及交叉验证等方法实现，需结合具体场景选择策略。1. 参数调整参数是模型训练的核心变量，直接影响收敛速度与性能。学习率：控制梯度下降的步长，过大可能导致震荡甚至发散，过小则收敛缓慢。可通过网格搜索或自适应算法（如Adam、RMSprop）动态调整。批量大小：大批量（如256、512）减少训练方差但增加内存占用，小批量（如32、64）加速迭代但可能引入噪声。需根据硬件资源权衡。迭代次数：通过验证集监控损失或准确率，避免过拟合（迭代过多）或欠拟合（迭代不足）。早停法（Early Stopping）可在性能不再提升时终止训练。2. 特征选择冗余或无关特征会降低模型效率，需通过以下方法筛选：相关性分析：计算特征与目标变量的皮尔逊系数或互信息，移除低相关性特征。特征重要性：利用随机森林、XGBoost等模型输出特征权重，优先保留高影响力特征。降维技术：主成分分析（PCA）或线性判别分析（LDA）可减少特征维度，保留主要信息。3. 正则化方法防止过拟合的关键手段，通过约束模型复杂度提升泛化能力。L1/L2正则化：L1（Lasso）通过稀疏性选择特征，L2（Ridge）通过权重衰减平滑参数。弹性网络：结合L1和L2的优点，适用于特征数量多且高度相关的场景。4. 架构优化针对神经网络或复杂模型，可通过计算架构调整提升效率。计算架构中间层：将计算图转换为硬件可识别指令（如CUDA、CANN），优化调度顺序。算子融合：合并多个计算操作（如卷积+激活），减少内存访问次数。混合专家模型（MoE）：将模型拆分为多个专家子网络，按输入动态激活，提升计算效率。5. 高效调优工具利用专用工具可降低调优成本：PEFT与LoRA：通过降维-升维计算减少参数量，适用于大模型微调。阿里云百炼平台：支持Prompt工程、插件调用等优化，可提升特定场景表现，但需大规模数据集且费用较高。6. 交叉验证评估模型泛化能力的标准方法，避免数据划分偏差。K折交叉验证：将数据分为K份，轮流作为验证集，取平均性能。留一法：每次仅留一个样本作为验证集，适用于小数据集但计算成本高。实际应用中，可优先尝试Prompt工程或插件调用等轻量级优化，若效果不佳再使用模型调优作为“最后手段”。