深度學習筆記（19）：結構化機器學習項目的一般策略總結（上）

調優 很多時候，我們的系統在搭建出來之後並不是最優的，我們需要去優化，可能會有很多想法，我們可以調整的地方也很多：比如我們增加訓練的數據，使用正則化方法，使用更加大的神經網絡，調整學習率，改善優化策略等。但是其實這些方法的採取是需要我們去做出一些基於結果的大致的宏觀的判斷的，我們需要一些基本的策略和原則，去知道我們應該在哪些部位作出修改，進而保證我們的機器學習在向着最有希望的方向前進，而不是在無用

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