模型構造和調整參數

數據量大的時候先對數據進行訓練集、驗證集和測試集的劃分，數據量小的時候先劃分訓練和驗證集合（測試可以在最後的時候對各種驗證效果好的模型進行最終測試），這樣數據集擴增的時候就只在訓練集進行，以免數據信息訓練和測試融合. 網絡：未訓練的/預訓練的； 預處理：數據擴增augmentation（eg: 隨機水平翻轉，旋轉，crop）；基於均值和標準差的圖像正則化(訓練集單獨歸一化，一般用均值方差歸一化，保

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