如何指導神經網絡模型的調優設計？

本文主要講解一些參數初始化技巧和超參數的設置技巧，模型的理解和設計技巧，如何去指導我們對模型進行調優設計，如何從高（層數深）胖（卷積核龐大）的模型到高瘦或者矮（層數淺）瘦（卷積核較少）的模型去演變，同時性能得到優化或者保持！ 訓練的過程和階段可以分爲3個階段： 欠擬合：模型沒有很好地捕捉到數據特徵（訓練集和驗證集的loss都大於0.3）。 剛剛好：模型已經完成了我們的任務，滿足要求（訓練集和驗證集

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