模型构造和调整参数

数据量大的时候先对数据进行训练集、验证集和测试集的划分，数据量小的时候先划分训练和验证集合（测试可以在最后的时候对各种验证效果好的模型进行最终测试），这样数据集扩增的时候就只在训练集进行，以免数据信息训练和测试融合. 网络：未训练的/预训练的； 预处理：数据扩增augmentation（eg: 随机水平翻转，旋转，crop）；基于均值和标准差的图像正则化(训练集单独归一化，一般用均值方差归一化，保

>>阅读原文<<