深度神經網路-keras-調參經驗
keras搬磚系列-調參經驗
1，觀察loss勝於觀察準確率，loss設計要比較合理，對比訓練集和驗證集的loss
2，relu可以很好的防止梯度彌散的問題，當然最後一層啟用函式儘量別用relu，如果分類則用softmax
3，BatchNorm 可以大大加快訓練速度和模型的效能
4，Dropout防止過擬合，可以直接設定為0.5，一半一半，測試的時候把Dropout關掉
5，Loss選擇，一般來說分類就是softmax，迴歸就是L2的loss，但是loss的錯誤範圍(主要是迴歸)預測一個10000的值，模型輸出為0
6，準確率是一個評測指標，但是訓練過程中loss你會發現有些情況，準確率是突變的，原來一直是0，可能保持上千迭代，然後變1。而loss不會有那麼詭異的發生，畢竟優化目標為loss
7，學習率設定得合理，太大loss爆炸，太小則沒有反應
8，對不訓練集和驗證集的loss，判斷過擬合，訓練是否足夠，是否需要Early Stop
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