详细说出在深度学习网络训练中常用的调参技巧

调参是深度学习网络训练中至关重要的一环，下面列举一些常用的调参技巧：

1. 学习率调整：学习率决定了每一次迭代更新权重的步长，过大的学习率可能导致在目标函数最小值附近震荡，而过小的学习率会导致在局部极小值处停留。因此，需要逐步降低学习率，以便更好地处理这些问题。

2. 正则化：正则化可以在损失函数中增加一个惩罚项，以减少模型的过拟合。常用的正则化方法有L1正则化和L2正则化。

3. 批量大小：批量大小是指在训练过程中每次迭代使用的样本数。较大的批量大小将导致更平滑的参数更新，但可能导致更长的训练时间和更高的计算成本，而较小的批量大小则可能导致更快的训练速度和更高的精度。

4. 激活函数选择：不同的激活函数在不同的模型中可能表现更好，因此需要尝试多种不同的激活函数。

5. 优化算法选择：优化算法是用于在训练过程中修改模型参数以最小化损失函数的算法。常用的优化算法包括随机梯度下降（SGD）、Adagrad、Adam等，选择合适的优化算法可以加快训练速度并提高精度。

6. 神经网络结构：网络的深度和宽度对训练速度和精度有很大影响。不同的任务需要不同的网络结构，因此需要根据具体任务选择合适的网络结构。