在Python深度学习框架中，提高模型精度的策略多种多样，以下是一些关键的方法和技术：
- 超参数优化：包括学习率选择、权重初始化以及数据模型层面的优化。
- 使用预训练模型：利用在大规模数据集上预训练好的模型进行微调或迁移学习。
- 数据预处理：对数据进行清洗、归一化、缩放等预处理操作，以提高训练效果和速度。
- 批量训练与预测：将训练数据划分为多个小批次进行训练，以提高训练效率和预测效率。
- 学习率调度：根据训练情况动态调整学习率，如使用学习率衰减或学习率预热等策略。
- 模型优化：采用批归一化、正则化方法如L1、L2正则化以及Dropout来防止过拟合。
通过上述方法，可以有效地提高Python深度学习框架中模型的精度。每种方法都有其独特的优势，适用于不同的场景和需求。
