模型调优是围绕数据、模型结构、训练过程和评估反馈的系统性迭代，核心是提升图像任务的稳定性、准确性和泛化性，而非单纯刷高验证集指标。
模型调优不是“调个学习率就完事”，而是围绕数据、模型结构、训练过程和评估反馈的系统性迭代。核心是让模型在图像任务（如分类、分割、检测）上更稳、更准、更泛化，而不是单纯刷高验证集指标。
图像模型对数据敏感度极高，80%的调优瓶颈其实出在数据端。
别一上来就改网络结构——先稳住baseline，再逐层加码。
看曲线比看最终数字更重要。打开TensorBoard或打印每epoch的train/val loss和metric：
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每次只动一个变量，记录变化，避免“改了5处结果变好，却不知哪处起作用”。
基本上就这些。调优不是玄学，是观察、假设、验证的循环。真正花时间的不是写代码，是读log、看图、想为什么。
以上就是Python图像处理项目中模型调优的操作步骤【教程】的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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