數據預處理：確保數據集經過合適的處理和清洗，以便輸入神經網絡進行訓練。
網絡結構：選擇合適的神經網絡結構，包括層數、神經元數量和激活函數等，以滿足特定任務需求。
損失函數：選擇合適的損失函數來衡量模型預測值與真實值之間的差異，以便優化模型。
優化算法：選擇合適的優化算法來更新神經網絡的權重參數，以最小化損失函數。
學習率調整：調整學習率可以加快或減慢模型訓練的速度，從而提高訓練效率。
正則化：通過添加正則化項來避免過擬合，以提高模型的泛化能力。
批量歸一化：在神經網絡的每一層都添加批量歸一化層，可以加速模型收斂，提高模型的穩定性和泛化能力。
Dropout：通過隨機關閉神經元的方式來減少模型的復雜度，防止過擬合。
交叉驗證：使用交叉驗證技術來評估模型的性能和泛化能力，以選擇最佳的超參數和模型結構。
監控和調整：監控模型在訓練和驗證集上的表現，并根據表現調整模型參數和結構。
