在實際部署中，找到收斂和泛化之間的最佳平衡點是一個挑戰，但可以通過以下幾個策略來實現：
交叉驗證：使用交叉驗證技術來評估模型的泛化性能。在每次訓練後，通過在驗證集上測試模型的性能，可以及時調整模型的超參數，以達到最佳的收斂和泛化效果。
早停法：在訓練過程中，監控模型在驗證集上的性能，當發現性能不再提升時，及時停止訓練。這樣可以防止過擬合，從而提高泛化性能。
調整超參數：根據模型在驗證集上的表現，動態調整學習率、批量大小等超參數。這樣可以在收斂速度和泛化能力之間找到一個合適的平衡。
集成學習：通過集成多個模型的預測結果，可以提高最終模型的泛化性能。這樣，即使某些模型在特定任務上表現不佳，整體性能仍然可以保持穩定。
正則化技術：在模型訓練中引入正則化技術，如L1或L2正則化，可以幫助減少過擬合，從而提高泛化性能。這樣可以在不顯著影響收斂速度的情況下，增強模型的穩健性。
通過這些策略，可以在實際部署中有效地平衡收斂和泛化，從而提高模型的整體性能。