第二卷 第七章 训练最佳途径

        在第一卷的第10章中，我们研究了训练神经网络的方法。包括四个方面：

        1.你的数据集

        2.一个损失函数

        3.神经网络架构

        4.一种优化方法

        根据上面4点我们可以训练任何类型的深度学习模型。然而，这些成分组合在一起的最佳方式是什么？以及如果您没有获得想要的结果，您需要处理其中哪些部分？

        正如您在深度学习职业生涯中会发现的那样，可以说深度学习最困难的方面是检查您的准确率/损失曲线并决定下一步做什么。如果你的训练误差太大，你会怎么做？如果您的验证错误也很高怎么办？当您的验证错误与您的训练错误匹配时，您如何调整您的方案。

        在本章中，我将讨论应用深度学习技术的最佳方法，从可用于调整训练配方的经验法则开始。然后，我将提供一个决策过程，您可以在决定是从头开始训练深度学习模型还是应用迁移学习时使用该过程。在本章结束时，您将对深度