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正如你目前所看到的，神经网络的性能非常依赖超参数。因此，了解这些参数如何影响网络变得至关重要。

常见的超参数是学习率、正则化器、正则化系数、隐藏层的维数、初始权重值，甚至选择什么样的优化器优化权重和偏置。

超参数调整过程

1. 调整超参数的第一步是构建模型。与之前一样，在 TensorFlow 中构建模型。
2. 添加一种方法将模型保存在 model_file 中。在 TensorFlow 中，可以使用 Saver 对象来完成。然后保存在会话中：