- 确定商业目标
- 决定项目架构，算法选择，评价指标选择以及花费多大经历去调整模型
- 确定当前的解决方案
- 确定模型架构
- 是监督问题、无监督问题还是强化学习等
- 是分类任务、回归任务还是什么
- 是使用在线学习还是批量学习
- 选择模型评估指标
- 确定假设，不要想当然的决定下游业务需要什么
对于训练一个神经网络来说，需要提前做的准备如下：
- 准备好要训练的数据；
- 划分数据集
- 提前生成测试集，防止主观原因造成模型能力泛化能力差
- 我们已经根据数据的规模、领域，建立了神经网络的基本结构，比如有几层，每一层有几个神经元；
- 定义好损失函数来合理地计算误差。
准备好了以上三步之后就可以开始整个训练过程了，如下图所示：
