数据预处理：确保数据集经过合适的处理和清洗，以便输入神经网络进行训练。
网络结构：选择合适的神经网络结构，包括层数、神经元数量和激活函数等，以满足特定任务需求。
损失函数：选择合适的损失函数来衡量模型预测值与真实值之间的差异，以便优化模型。
优化算法：选择合适的优化算法来更新神经网络的权重参数，以最小化损失函数。
学习率调整：调整学习率可以加快或减慢模型训练的速度，从而提高训练效率。
正则化：通过添加正则化项来避免过拟合，以提高模型的泛化能力。
批量归一化：在神经网络的每一层都添加批量归一化层，可以加速模型收敛，提高模型的稳定性和泛化能力。
Dropout：通过随机关闭神经元的方式来减少模型的复杂度，防止过拟合。
交叉验证：使用交叉验证技术来评估模型的性能和泛化能力，以选择最佳的超参数和模型结构。
监控和调整：监控模型在训练和验证集上的表现，并根据表现调整模型参数和结构。