機器學習模型選擇：調參參數選擇

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52902797 算法 調參經驗 好的實驗環境是成功的一半 因爲深度學習實驗超參衆多，代碼風格良好的實驗環境，可讓你的人工或者自動調參更加省力，有如下幾點可能須要注意：api 將各個參數的設置部分集中在一塊兒。若是參數的設置分佈在代碼的各個地方，那麼修改的過程想必會很是痛苦。 能夠輸出模型的損失函數值以及

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