本文总结了深度学习模型调参的重要原则和方法，强调保证数据质量，避免随机改进，充分训练模型，关注loss变化。调参涉及学习率、网络结构、batch_size、epoch和剪枝率等，推荐采用分阶段从粗到细的调参策略，同时利用数据增强、正则化等技术提升模型性能。
深度模型调参知识总结
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先保证数据质量再去调参
什么是高质量的数据？
高质量数据集应该包括以下特征：
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类别均衡
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数据充足
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数据和标记中有高质量信息
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数据和标记错误非常小
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与你的问题相关
怎样获取高质量的数据？
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尽可能使用公共数据集；
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寻找可以获取高质量、多样化样本的最佳网站；
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分析错误并过滤掉与实际问题无关的样本；
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删除一些过于复杂的图片，这些图片在训练中产生的价值很小，会影响模型的训练效率
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