1、数据量和模型选择
2、开发集和测试集（开发集和测试集应该服从同一分布）
3、优化指标和满意度指标
这一点很重要，有时候我们关注的往往有多个指标，而指标之间又相互制约，所以需要固定下一个指标或者确定一个有效范围，在此特定情况下不断优化，不断迭代！
4、通过开发集和度量指标，加速迭代
这一点是以上和核心，即 训练前优先确定固定的优质测试集和度量指标 经常遇到的一个问题是测试集可能也暂时不达标，那么可以先使用目前测试集进行测试，并优先修正或者标注有问题的测试数据，然后逐步迭代对比，达到逐步优化的效果
5、何时修改开发集、测试集和指标
小结：
作为实际开展过项目和调参的，一定知道书中句句精华（感谢吴恩达老师） 强烈推荐阅读，需要的可以留下邮箱私发
