这个例子虽然有一些夸张 ， 但却是一个很好的实践：保持一切不变 ， 只修改一个自变量 ， 看看它对结果的影响 。因此 ， 在修改时不是从各个方面并行进行更改 ， 而是以更结构化的方式解决问题：迭代 。首先以数据为中心是肯定的 ， 数据达到良好的一致性质量 ， 再专注于增加模型的复杂性（无论是纯粹的参数数量还是归纳偏差的类型） 。在进行项目时要坚持对照比较 。 需要管理的不仅是超参数和模型 ， 而且还需要使用清晰的名称标记数据集的不同版本 ， 这样才可以更清晰的查看哪些更改导致了哪些改进 ， 所以使用git进行版本管理是一个非常好方法 。
https://avoid.overfit.cn/post/3f2c082d54544a2a8aca693206ca13d9
【京东|数据为中心和模型为中心的AI只是贝叶斯论和频率论的另一种变体吗？】作者：ágoston T?r?k

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