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网络优化怎么做？
随着搜索引擎算法规则的不断变化，优化技术，在中做排名优化所起的作用是不言而喻的，做排名，做流量，离不开SEO。
企业一般都是以产品为主的，企业在产品做了若干关键词设置布局和介绍后，对产品列进行分类，有针对产品主页的推荐显示。铺设，以用户需求的产品或热销产品作为首页的展示。这样做的好处之一是让用户更容易找到对比产品，另一个好处是提高产品交易的成功率。
企业除了要提供高质量的原创内容、写作技巧以吸引阅读、突出卖点、增强信任、引导行为以及其他考虑、布局等方面如何改善用户体验，包括：
1、布局
这点包括元素、设计等方面。重要的一点就是要有独特性，“追热点”很多站点都在做的事儿，毕竟这是个“快销”时代，能静下心来看一篇深度长文的人已经不多了，大多数的网民都属于“闪电式”的阅读者。当大家都在做一样的事儿时，能“突围”的往往是那些“品牌站点”。对于草根站长们来说不应该只是“做内容”，而且得做“既能满足用户需求，又具有独特性”的内容。
2、专注品牌建设
虽然传统的SEO策略，貌似与自媒体运营相去甚远，但面临竞争激烈的行业，特别是负面SEO行为，日益扰乱搜索市场环境，能够在激烈的竞争中脱颖而出，一个有效的策略，就是基于品牌建设的角度，做优化。
3、关键词
据国外研究表明，内容中关键词的比例控制在2%左右为，而且得跟整体内容相呼应，切记强行设置，否则有可能被评判为“关键词堆砌”。
4、内链建设
站内优化的重要项之一，如导航栏设计、站内导向链接规划等，简单说就是当用户浏览你的站点时，能明确知道自己所处的“位置”。另外，为用户提供有价值的“下一站”跳转路径则可能降低的跳出率。

随机权值平均（Stochastic Weight Averaging，SWA）
随机权值平均只需快速集成的一小部分算力，就可以接近其表现。SWA 可以用在任意架构和数据集上，都会有不错的表现。根据论文中的实验，SWA 可以得到我之前提到过的更宽的极小值。在经典认知下，SWA 不算集成，因为在训练的终阶段你只得到一个模型，但它的表现超过了快照集成，接近 FGE。

快照集成（Snapshot Ensembling）
初，SGD 会在权值空间中跳出一大步。接着，由于余弦退火，学习率会逐渐降低，SGD 将逐渐收敛于某个局部解，算法将保存一个模型的「快照」，把它加入集成模型。接着学习率重置为高值，SGD 再次迈一大步，找到另一个局部极值，以此类推。
快照集成的周期长度为 20 到 40 个 epoch。较长的学习率周期是为了在权值空间中找到足够具有差异化的模型，以发挥集成的优势。如果模型太相似，那么集成模型中不同网络的预测将会过于接近，以至于集成并不会带来多大益处了。
快照集成表现优异，提升了模型的表现，但快速几何集成效果更好。
快速几何集成（Fast Geometric Ensembling，FGE）
《DNNs 的损失表面、模式连接和快速集成》中提出的快速几何集成 FGE 和快照集成非常像，但是也有一些独特的特点。它们的不同主要有两点。，快速几何集成使用线性分段周期学习率规划，而不是余弦变化。第二，FGE 的周期长度要短得多——2 到 4 个 epoch。乍一看大家肯定直觉上觉得这么短的周期是不对的，因为每个周期结束的时候的得到的模型互相之间离得太近了，这样得到的集成模型没有什么优势。然而作者们发现，在足够不同的模型之间，存在着损失较低的连通路径。我们有机会沿着这些路径用较小的步长行进，同时这些模型也能够有足够大的差异，足够发挥集成的优势。因此，相比快照集成， FGE 表现更好，搜寻模型的步长更小（这也使其训练更快）。

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