模型开发与选择、架构设计、训练及评估策略分析

# 模型开发与选择、架构设计、训练及评估策略分析
## 模型选择
- 分类模型
  - 二分类模型
  - 多分类模型
  - 应用案例
- 序列到序列模型
  - 编码器-解码器结构
  - 应用领域
    - 机器翻译
    - 文本生成
- 命名实体识别模型
  - 基于规则的方法
  - 基于机器学习的方法
  - 基于深度学习的方法
## 模型架构设计
- 预训练模型微调策略
  - 选择合适的预训练模型
  - 微调技巧
- 网络结构设计
  - 层数
    - 浅层网络
    - 深层网络
  - 每层的神经元数量
    - 常用设置
    - 调整方法
  - 激活函数选择
    - ReLU
    - Sigmoid
    - Tanh
## 训练过程
- 超参数设置
  - 学习率
    - 初始学习率
    - 学习率调整策略
  - 批量大小
    - 小批量训练的优缺点
  - 训练轮数
    - 早停机
    - 训练时间预估
- 监控训练过程
  - 损失函数变化
    - 训练集与验证集损失对比
  - 防止过拟合
    - 正则化方法
    - 数据增强
- 使用技巧
  - 学习率衰减
    - 步长衰减
    - 余弦衰减
  - 早停
    - 监控指标
    - 触发条件
## 模型评估与优化
- 使用验证集评估模型性能
  - 精确率
  - 召回率
  - F1-score
- 分析错误案例
  - 常见错误类型
  - 样本分类可视化
- 优化策略
  - 调整模型结构
    - 添加/删除层
    - 换用不同网络结构
  - 使用更多数据
    - 数据清洗
    - 数据标注
  - 尝试集成学习
    - Bagging
    - Boosting
    - Stacking