【深度學習】網路調參
1. 網路層數
CNN：小卷積核，深網路。
RNN：淺網路，最多2層，因為rnn本身就是自迴圈的，展開之後已經很深。
2. 啟用函式
relu，tanh，sigmoid。一般來說，relu可以稍微減緩過擬合。
3. mini-batch size
一般10~100。因為在一個batch上bp更新梯度， 當用隨機梯度下降時，最好設定的小一點；當採用一些優化演算法時，可以設定稍微大一些。
4. 防止過擬合
dropout，L1/L2 regulation，batch normalization， early stopping。
未完待續...
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