使用MindSpore训练模型中精度问题的调优思路

1、调优思路概述针对上述精度问题的现象和原因，常用的几个调优思路如下：检查代艨位雅剖码和超参、检查模型结构、检查脶巴躔炒输入数据、检查loss曲线。若上述思路都未发现问题，我们可以让训练执行到最后，检查精度（主要是模型metrics）是否达到预期。其中，检查模型结构和超参重在检查模型的静态特征；检查输入数据和loss曲线则是将静态特征和动态训练现象结合检查；检查精度是否达到预期则是对整体精度调优过程重新审视，并考虑调整超参、解释模型、优化算法等调优手段。

2、为了帮助用户高效实施上啄醴荇侧述的精度调优思路，MindInsight提供了配套的能力，如下图。我们会展开介绍精度调优的准备工作，每个调优思路的细节，以及如何使用Mind朐袁噙岿Insight的功能实践这些调优思路，敬请期待。