以下展示部分数据集信息，可以通过搜索框快速查找。
| 数据 ID | 时间戳 | 场景 | 数据来源 | 风险等级 | 操作 |
|---|---|---|---|---|---|
| gan_001 | 2023-12-31 11:00:00 | 暴雨 | GAN | 高 | |
| real_005 | 2024-01-05 14:30:00 | 晴天 | 真实数据 | 低 |
可以通过以下选项对数据进行筛选和排序：
以下展示模型训练过程中的日志信息：
| 日志 ID | 时间戳 | 轮数 | 批次 | 损失值 | 精度 | 学习率 | 批次大小 | 梯度累积步数 | GPU 使用率 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2024-01-10 10:00:00 | 1 | 10 | 0.5 | 0.8 | 0.001 | 32 | 1 | 70% |
| 2 | 2024-01-10 10:00:10 | 1 | 20 | 0.45 | 0.85 | 0.001 | 32 | 1 | 72% |
以下展示与训练效率优化相关的功能点，并提供相应的操作和交互示例：
使用模型压缩技术，如剪枝、量化、知识蒸馏等，减少模型参数量。
使用梯度累积（Gradient Accumulation）技术，在有限的 GPU 资源下训练更大的模型。
使用自动混合精度训练（Automatic Mixed Precision），在不损失精度的情况下，减少训练时间。
使用性能剖析工具，分析模型训练过程中的瓶颈，找到优化方向。