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• 优化器，例如SGD，adam
• 学习率，乘以衰减系数
• dropout层，防止过拟合
  （第一跑模型不加dropout，后期调优在LSTM后添加dropout层）
• 变量初始化（正交分布初始化，正态分布初始化，均匀分布初始化）
• 训练次数（验证集loss不减少则停止）
• 正则化（LR）
• 预训练（word2vec）
• 激活函数（sigmoid计算量大，饱和区梯度消失；tanh梯度消失；ReLU解决梯度消失但某些神经元可能永远不会激活，leaky ReLU可以解决ReLU问题，但没有完全证明leaky ReLU好于ReLU）
• 模型选择（CNN对轮廓敏感，RNN对连续序列敏感）

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