• 确定优化目标，如提高准确性、效率或泛化能力。
  • 调整模型架构，例如层数、隐藏单元数和激活函数。
  • 优化超参数，如学习率、批次大小和正则化参数。
  • 使用数据集和评估指标来评估模型性能。
  • 迭代调整参数和重新评估，直到达到最佳性能。