關於模型優化的思考
1、提高深度學習模型識別率的準確率的思考
（1）數據增強技術（圖像翻轉、白化），對訓練數據做一些處理增加數據的抗造性能
（2）模型改進，嘗試多種模型
（3）調整學習率首先使用較大的學習率進行訓練，觀察目標函數值和驗證集準確率的收斂曲線，如果目標函數值下降速度和驗證集準確率上升速度出現減緩時，減小學習率。循環步驟，直到減小學習率也不會影響目標函數下降或驗證集準確率上升為止
2、降低識別系統對硬件的要求，應用於嵌入式設備
（1）調整模型結構（包括網絡拓撲連接，運算等），可以參考一些開源模型的進化， 降低模型的大小和運算量
（2）盡量將模型或者權重或者中間參數放於RAM中提高訪問速度減少能耗
（3）參數定點化降低精度，損失一些準確率來換取存儲空間
關於模型優化的思考
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