數據預處理：對數據進行降維處理，可以使用主成分分析（PCA）或者特征選擇方法來減少特征數量，從而減少計算復雜度。
參數調優：調整模型的超參數，如減少模型的層數、減少每層的神經元數量等，可以在一定程度上降低計算復雜度。
正則化：使用正則化技術，如L1正則化、L2正則化等，可以限制模型的復雜度，避免過擬合，從而降低計算復雜度。
批量訓練：使用批量訓練（batch training）代替在線學習（online learning），減少每次迭代時對整個數據集進行計算，可以降低計算復雜度。
隨機梯度下降：使用隨機梯度下降（Stochastic Gradient Descent）代替傳統的梯度下降算法，可以加速收斂，減少計算復雜度。
模型壓縮：對模型進行壓縮，如剪枝、量化等技術，可以減少模型的參數數量，從而降低計算復雜度。
并行計算：利用GPU等并行計算技術，可以加速模型訓練和推理過程，降低計算復雜度。
