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gydtep · 发表于 2018-10-9 16:14:09

因为许多小问题会随着模型改进而改变甚至消失。

gydtep · 发表于 2018-10-9 17:54:39

模型可能太小或泛化能力不强。

gydtep · 发表于 2018-10-9 20:11:49

请注意，上述许多诊断都有直接而明显的应对方法。

gydtep · 发表于 2018-10-9 21:31:46

例如，如果训练数据集太小，收集更多训练数据可能是一个相当快速和简单的解决方案。

gydtep · 发表于 2018-10-10 09:16:03

标签和清洗数据是一项常见任务。

gydtep · 发表于 2018-10-10 10:23:01

在现有模型（相同数据集和超参数）的条件下重现实验。

gydtep · 发表于 2018-10-10 11:35:09

有用的绩效指标包括模型的准确性和损失，以及业务价值指标。

gydtep · 发表于 2018-10-10 14:31:40

比如确定性能瓶颈、决定尝试哪些解决方案、如何正确实现，以及如何衡量应用程序的性能。

favoritejay · 发表于 2018-10-10 14:54:04

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gydtep · 发表于 2018-10-10 15:18:33

如果感觉困在诊断瓶颈或不知道如何选择一个好的模型来尝试下一步时