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1、调参

提高速度

一般在小数据集上合适的参数，在大数据集上效果也不会太差。因此可以尝试对数据进行精简，以提高速度，在有限的时间内可以尝试更多参数。

对训练数据进行采样。例如原来100W条数据，先采样成1W，进行实验看看。
减少训练类别。例如手写数字识别任务，原来是10个类别，那么我们可以先在2个类别上训练，看看结果如何。

超参数范围

建议优先在对数尺度上进行超参数搜索。比较典型的是学习率和正则化项，我们可以从诸如 0.001 0.01 0.1 1 10，以10为阶数进行尝试。因为他们对训练的影响是相乘的效果。不过有些参数，还是建议在原始尺度上进行搜索，例如dropout值: 0.3 0.5 0.7)。

经验参数

这里给出一些参数的经验值，避免大家调参的时候，毫无头绪。

learning rate: 1 0.1 0.01 0.001, 一般从1开始尝试。很少见learning rate大于10的。学习率一般要随着训练进行衰减。衰减系数一般是0.5。衰减时机，可以是验证集准确率不再上升时，或固定训练多少个周期以后。
不过更建议使用自适应梯度的办法，例如 adam,adadelta,rmsprop 等，这些一般使用相关论文提供的默认值即可，可以避免再费劲调节学习率。对RNN来说，有个经验，如果RNN要处理的序列比较长，或者RNN层数比较多，那么learning rate一般小一些比较好，否则有可能出现结果不收敛，甚至Nan等问题。
网络层数：先从1层开始。
每层结点数： 16 32 128，超过1000的情况比较少见。超过1W的从来没有见过。
batch size: 128上下开始。batch size值增加，的确能提高训练速度。但是有可能收敛结果变差。如果显存大小允许，可以考虑从一个比较大的值开始尝试。因为batch size太大，一般不会对结果有太大的影响，而batch size太小的话，结果有可能很差。
clip c(梯度裁剪): 限制最大梯度,其实是value = sqrt(w1^2+w2^2….),如果value超过了阈值，就算一个衰减系系数,让value的值等于阈值: 5,10,15
dropout： 0.5
L2正则：1.0，超过10的很少见。
词向量embedding大小：128，256
正负样本比例：这个是非常忽视，但是在很多分类问题上，又非常重要的参数。很多人往往习惯使用训练数据中默认的正负类别比例，当训练数据非常不平衡的时候，模型很有可能会偏向数目较大的类别，从而影响最终训练结果。除了尝试训练数据默认的正负类别比例之外，建议对数目较小的样本做过采样，例如进行复制。提高他们的比例，看看效果如何，这个对多分类问题同样适用。在使用mini-batch方法进行训练的时候，尽量让一个batch内，各类别的比例平衡，这个在图像识别等多分类任务上非常重要。