深度学习调参指南
1. 选择合适的模型架构
模型的结构(层数和宽度)，参数配置，尽量用已经有效的模型
2. 选择优化器
针对具体的问题，从选择常用的优化器开始，进行比较
3. 选择BatchSize
1). Batch Size决定训练速度，但是不影响验证集性能
2). 通常选择最大可支持的Bacth Size
3). 增加Batch Size减少训练时间，但是资源消耗不一定变化
4). 任意Batch Size都可以得到相同的最终性能(当超参数调整好并训练步数足够)
4. 调整的参数
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