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谷歌大脑的五位深度学习大佬在“ChineseNewYear”期间合作推出了《深度学习调参手册(https://github.com/googleresearch/tuning_playbooksettingupexperimenttracking)》，来为各位深度学习爱好者恭贺新年（我猜的），一时间好评如潮，获星过万，看来大家都是苦调参久已。难道依靠经验的调参变得“可解释”了？显然不是，而是大佬们分享自己的调参经验，内容还是挺多的，下面咱们去粗取精，希望能够获得飞升。

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作者：陈戊超（仲卓），阿里巴巴技术专家深度学习技术在当代社会发挥的作用越来越大。目前深度学习被广泛应用于个性化推荐、商品搜索、人脸识别、机器翻译、自动驾驶等多个领域，此外还在向社会各个领域迅速渗透。背景当前，深度学习的应用越来越多样化，随之涌现出诸多优秀的计算框架。其中TensorFlow，PyTorch，MXNeT作为广泛使用

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“深度学习一点也不难！”通常情况下，机器学习尤其是深度学习的使用往往需要具备相当的有利条件，包括一个大型的数据集，设计有效的模型，而且还需要训练的方法——但现在，利用迁移学习就可以消除掉这些瓶颈。作者|CalebKaiser以下为译文：在