現在,ディープニューラルネットワークを実際にうまく機能させるためには,驚くほど多くの労力と推測が必要です.さらに悪いことに,深層学習で良い結果を得るために実際に使われるレシピが文書化されることは稀です.論文では,よりきれいなストーリーを提示するために,最終的な結果に至ったプロセスは無視され,商業的な問題に取り組む機械学習エンジニアには,一歩下がってそのプロセスを一般化する時間はほとんどありません.教科書は,たとえ著者が有用な助言を提供するために必要な応用経験を有していたとしても,実用的な指針を避け,基本原理を優先する傾向がある.このドキュメントを作成する準備をしていたとき,私たちは,深層学習で良い結果を得る方法を実際に説明する包括的な試みを見つけることができませんでした.その代わりに,ブログ記事やソーシャルメディア上のアドバイスの断片,研究論文のappendixから覗くトリック,ある特定の