tuning_playbook

这是一个系统化提升深度学习模型性能的方法论指南，提供从项目启动到实验迭代的全流程调优策略。核心涵盖模型架构、优化器、批量大小等关键超参数的选择原则，强调增量式调优、探索与利用平衡、训练步数规划、输入管道优化、检查点管理及实验追踪等实践技术。项目不依赖特定代码实现，而是聚焦可复用的工程化决策框架，适用于需要在有限算力下高效提升模型精度的研究者与工程师团队，尤其适合图像、NLP等通用深度学习任务的模型调优阶段。