你现在应该把你的数据集放在“循环迭代中”，为模型探索更宽泛的空间，以实现低验证成本的体系结构。以下是关于这一步的一些提示和技巧：
计算准确性
不要野心太大加入过多数据， 这个阶段一定要关闭其他数据库的扩充，在我们以后的正规训练中可能会尝试扩充数据， 但现在加入无疑是给自己找麻烦。
式（5）中，Yi表示人工鱼在当前环境下的食物浓度，Ymax、Ymin限定了视野范围visual内食物浓度范围区间，通过step的改变可以更加细致地寻优。
构造器类（Builder Classes）：Builder Classes 定义了创建各种「标准化」的网络组件（比如循环神经网络、树结构网络和大词汇量 softmax）的接口。这些都工作在表达式和运算之上，并且提供了各种易用的库。Builder Classes 为各种标准算法提供了高效便捷的实现。不过，从代码层次的意义上来说，它并不是「核心」DyNet 库的一部分，因为 Builder Classes 是更高层次的，它实现在 DyNet 最核心的自动微分功能之上。Builder Classes 将会在后续的§5 中深入讨论。
按功能划分的零中心将每个样本的中心置零，并指定平均值。如果未指定，则对所有样品评估平均值。
GluonCV 文档地址：http://gluon-cv.mxnet.io
训练失败的神经网络
随后，我们可以根据上面导入的数据集创建词表：
图3人工鱼感知模型图鱼类会根据水中食物浓度的分布自主选择觅食、聚集以及追尾等行为［2］。传统的人工鱼感知模型如图3。
我们可以增加模型的容量（例如添加层或过滤器）以验证我们可以达到可实现的最低损失（例如零）。然后可以在同一个图中同时显示标签和预测，并确保一旦达到最小损失，它们就会完美对齐。如果没有对齐，那么就意味着哪里有一个错误，我们将无法进入下一个阶段。
理想情况下，我们现在已经拥有一个有效的模型，至少对于训练集来说是有效的。现在是时候放弃一些训练精度，使它更规范并且具有更高的测算精度了。下面是一些提示和技巧：
加载数据集
用正确的损失值来验证损失函数， 例如，如果要保证初始化最后一层的正确， 你需要在softmax初始化时测试log(1/n_classes), 相同的默认值可以是L2 回归、Huber losses等。
定义第i条人工鱼的状态Xi(k)：
摩斯密码大家都听过吧，这是工具里的一个功能，这段神奇的代码，【
–..—….-..-/-.-…–….-.-/-..–.–..—-../——.–..-…/–.-.–.–…-./-..—.-.-..-../–..–….-..–】你想知道我告诉你什么秘密吗？
最大池还可以用于减小特征维度，它还可以避免过拟合的发生。查看此博客，以便更好地了解Max Pooling。
我喜欢在训练模型过程中对固定测试批次上的模型预测进行可视化。这些预测的“动态”可以让你直观地了解到模型训练的进展情况。如果你看到网络剧烈摆动，显示出不稳定性，那就可能是你选择的模型不适合这套数据。学习率非常低或非常高地情况下抖动量也会很明显。
一旦你找到体系结构和超参数的最佳方法，你仍然可以使用一些技巧，从系统中提炼出一些精髓和方法：
图 6：各种 RNN 接口
文章原标题《Convolutional Neural Network — A Bird’s eye view with an implementation》，译者：海棠，审校：Uncle_LLD。
GluonCV 和 GluonNLP 都依赖最新版的 MXNet，最简单的方式是通过 pip 安装 MXNet，运行下面的命令行将安装 CPU 版本的 MXNet。
可视化预测动态
基于上文讲述的两个问题，我为自己开发了一套神经网络训练”套路”。本文中我将尝试描述这个套路。这个套路非常重视上述两个原则，并且从简到繁，在每一步都对将要发生的事情做出具体假设，然后通过实验验证或进行检查，直到问题出现。
权重衰减。增加权重衰减惩罚力度。
测试数据集
什么是Dropout？
这款在线工具使用最新人工智能深度学习技术——深度卷积神经网络，它会将噪点和锯齿的部分进行补充，实现图片的无损放大，支持最大16倍放大。
DyNet 已经投入使用，并已被用于各种各样的项目，主要涉及自然语言处理。DyNet 本身包含一些从最小到中等复杂度的示例（在 examples/ 目录下）。我们还列出了一些全面的研究项目，可以让有兴趣的读者找到匹配他们感兴趣的应用程序的参考样例。
当你在整个大的测试集进行评估并出现失败时， 不要继续进行批量的测试然后指望在Tensorboard进行平滑处理。我们需要追求准确，但也需要在适当的时候保持理智的放弃。
创建一个训练器（Trainer）对象，并使之与模型（Model）相关联；
使用特例
一旦你做到了以上所有这些，你会对技术，数据集和问题有更加深刻的理解，因为你已经建立了整个神经网络训练的逻辑，并了解了提高准确性的信心与把握，而且你已经探索了越来越复杂的模型，模型可以每一步都能按照你预测的方法途径进行训练优化并且得到相应的进步。