深度学习实验顺序
- 数据预处理：清洗、转换、归一化等数据处理操作；
- 模型选择：选择适合任务的模型，例如卷积神经网络、循环神经网络等；
- 模型训练：加载数据，定义损失函数和优化器，进行模型训练；
- 模型评估：使用测试集或交叉验证集对模型进行评估，计算准确率、精度、召回率等指标；
- 模型优化：根据评估结果，对模型进行调整和优化，例如增加层数、调整超参数、使用正则化等；
- 模型部署：将训练好的模型部署到实际应用中，例如使用API接口或打包成可执行文件；
- 模型监控：对部署的模型进行监控，收集并处理实时数据，检测模型是否出现异常或性能下降；
- 模型更新：根据监控结果，对模型进行更新和维护，保证模型的准确性和稳定性。
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