今天主要是看第三部影片“机器学习任务攻略”，而也是在这部影片里面了解到了一种针对模型调参的思考模式（先从trainning loss来看是不是model的问题，然后再由testing loss 做进一步的辨别）。然而之前在学深度学习的时候，我一直认为深度学习的概念其实没有到很难理解，反而对我来说，整个学习深度学习的过程中最难的反而是实作，因为常常会有那种概念我都懂，但是实际做起来就是毫无头绪，在整个针对超参数（hyper parameter）的调整方面也没有过多的研究，也导致了，我很难掌握模型现在的状况以及，最后能够达到的极限到底在哪里。