结构化机器学习项目

实践方法论 要成功的使用深度学习技术，仅仅知道存在那些算法和解释他们为何有效的原理是不够的，一个优秀的机器学习实践者还需要知道如何针对具体应用挑选一个合适的算法以及如何监控，并根据实验反馈改进机器学习系统。机器学习系统开发中，实践者需要决定 是否收集更多的数据 是否增加训练集的多样性 是否训练更长时间 是否使用更好的优化方法 是否增加和减小模型容量 是否添加后删除正则化项 是否使用dropout

>>阅读原文<<