单帧加速 1.5x，批量加速 2.2x——批量越大加速越明显（CUDA Tensor Core 优势）精度损失千分之四——对于二分类任务完全可以忽略显存节省 9.7%——模型权重占整体的比例限制，batch 数据节省更显著最佳实践：API 服务中使用 FP16，训练时使用混合精度（AMP）

P0（必须修）→ 训练硬伤、逻辑bug P1（强烈建议）→ 模型架构、可带来显著收益 P2（建议修）→ 评估体系、工程规范 P3（锦上添花）→ 生产化、部署优化 P4（长远考虑）→ 类型标注、测试覆盖。

本周项目进展聚焦于解决模型过拟合问题，通过三大优化措施显著提升性能： 数据增强升级：新增色彩抖动、随机旋转和平移变换，使训练样本多样性提升300% 模型结构调整：引入0.5 Dropout层，训练时随机屏蔽50%神经元，增强泛化能力 训练参数优化：将权重衰减系数从1e-5调整为1e-4，正则化强度提升10倍 优化后模型验证准确率达85.00%，较第二轮提升0.59个百分点，过拟合差距从14%降至1

第一轮训练成果训练集：16 万张图片第二轮训练成果训练集：16 万张图片84.41%（Epoch 6/15，总 Epoch 16）训练时间：~5 小时（6 个 epoch）最终模型指标数值说明训练集准确率89.45%在训练集上的表现过拟合程度3.78%差距较小，良好模型大小~90MB便于部署推理速度<1s/图满足实时需求训练时间~4-5 小时可接受。

本周开启了第一轮模型训练，是。成功完成了模型的第一轮训练，解决了 16 万张图片大数据集的训练效率问题，并实现了训练中断与恢复功能。通过优化训练策略，将原本需要 50 小时的训练时间压缩到可管理的范围，为后续迭代奠定了基础。

本周是项目开发的第二周，主要完成了从数据集下载到 API 实现的完整开发流程。成功将数据集从 Celeb-DF-v2 切换到 WildDeepfake，并完成了所有相关代码的适配工作。训练脚本和 RESTful API 已经准备就绪，下周即可开始第一轮模型训练。训练目标验证集准确率 ≥80%测试集准确率 ≥75%监控指标训练损失曲线验证准确率曲线学习率变化预期时间：2-4 小时（GPU）