有人曾经戏称深度学习的调参相当于炼丹。

意思是说，炼丹需要准备素材，调整火候等一系列复杂的程序。一个不慎，最后炼出来的就是废丹。

而深度学习中的调参过程也很复杂，不同的框架所带来的实验效果也有着显著的差别。

所以数据集处理得干不干净，框架有没有用对，参数合不合理，对于实验结果都有着巨大的影响。

而究竟用哪个框架、调哪个参数能起到效果，需要不厌其烦地去