機器學習敏感問題之--如何訓練好一個模型

首先明確自己想幹啥？ 有些任務是離散的，有些任務是連續的，有些任務是序列。明確自己的目標函數是怎樣的，有時候連續的目標函數學習困難，而自動給他分段成離散的會好訓練些 確定算法 模型結構、損失函數、優化器的選擇都影響着模型的準確率 損失函數>模型結構 優化器選擇adam/RSM/Moment其實都差不多，不必糾結 【損失函數】的選擇，選擇能表達物理意思的式子，而少用間接去得到的式子 【模型結構】模型

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