今天来优化人脸识别模型，尝试调整超参数，理解过拟合与正则化技术。
1.超参数调整（Hyperparameter Tuning）超参数的选择对模型性能有直接影响。常见的超参数包括学习率、批量大小、优化器、卷积层的数量、特徵维度等。
主要超参数：学习率（Learning Rate）：
学习率过高会导致模型不稳定，错过全局最优解；学习率过低则会导致训练速度过慢，可能陷入局部最优。优化策略：尝试 学习率衰减，如使用指数衰减或在训练过程中动态调整学习率。例如，在模型性能提升较慢时，逐步减少学习率。自适应优化器如 Adam 自带学习率自适应机制，也是一个选择。批量大小（Batch Size）：
小批量大小能更好地更新权重，提升泛化能力，但会增加随机性；大批量大小能更快地收敛，但可能会忽略细微的梯度变化。优化策略：通常开始时用较大的批量大小来稳定训练，然后尝试不同的批量大小来取得最佳平衡。嵌入向量维度：
人脸嵌入模型通常会生成128维或512维向量。较大的向量可能捕捉更多特徵，但会增加过拟合风险。优化策略：调整嵌入向量的维度，找到能够平衡準确率和训练速度的最佳值。卷积层和全连接层的深度和宽度：
增加卷积层和特徵图数量有助于提取更高级别的特徵，但也可能增加模型的复杂度。优化策略：在卷积层之间添加Batch Normalization，以加快训练过程并防止梯度消失。调参工具：Grid Search 和 Random Search 是两种常见的调参方法：
Grid Search：逐一尝试所有可能的超参数组合，但对于大量参数会变得非常耗时。Random Search：随机选取参数进行测试，往往能以较少的计算资源取得良好的效果。超参数自动调整框架：
使用工具如 Hyperopt、Optuna 或 Ray Tune 来自动调整超参数，通过贝叶斯优化等技术找到最佳配置。
2. 理解过拟合与防止过拟合过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳。这通常是由于模型过于复杂，过度适应训练数据中的噪声或细节，导致模型无法泛化到新的数据。
如何检测过拟合：训练与验证损失曲线：当训练损失持续下降，但验证损失开始上升时，表示模型出现过拟合。评估指标变化：如果训练集上的準确率持续提升，但测试集的準确率停滞或下降，这也是过拟合的迹象。
3. 正则化技术正则化是防止过拟合的有效手段。常见的正则化技术包括 L2 正则化、Dropout、早停（Early Stopping）等。
A. L2 正则化（权重衰减）L2 正则化在损失函数中添加一个惩罚项，鼓励模型学到较小的权重，以避免过于复杂的模型。
L2 正则化公式：
其中，λ 是正则化强度超参数，𝑤𝑖是模型的权重。这有助于抑制过大的权重，让模型更加简单。