我们在这篇随笔中讨论一下使用深度学习的方法来解决问题的通用框架，这个框架适合绝大多数的问题，当然不排除个别的特例，如用深度学习算法编写围棋对弈的算法、编写金融市场的交易算法、对服装流行趋势的预测等等。但是对于绝大多数的分类问题、回归问题、图像语音识别问题，这个框架仍然对我们有着很好的指导作用。要理解和很好的使用这个框架，你必须有个清晰的问题描述、对模型进行评估的标准、必要的特征工程方法（feature engineering）和防止过度拟合的应对策略。
1. 问题描述和数据采集：
首先你要清楚地描述手中的问题：你的输入数据是什么？你要预测什么？要知道你必须先有训练数据，然后才能进行学习和预测。比如，你首先要有人们对一部电影的评论数据，才能训练你的模型，让它对其他电影评论进行分类 - 正面还是负面。在这一步，训练数据的获得就是最大的限制因素。
另外，你手中的问题是什么性质的问题？是二元分类还是多元分类？是标量、矢量还是张量回归？是聚类分析还是强化式学习？搞清楚这个问题是你选择模型结构和损失函数的必要条件。同时你还要知道你手中的数据不一定能保证你会得出你所期待的预测结果，因为如果你的训练数据中根本没有足够的输入-输出数据的关联信息，你的模型是没有办法捕捉到它的。例如你有某只股票价格近期变动的数据，你是没有办法预测接下来的股价变动情况的，因为股票的历史数据本身就没有包含跟股价未来变化的任何关联信息。
有一种目前不好解决的问题被称作‘非稳定问题’，如前面提到的对服装流行趋势的预测问题。假如我们有8月份一个月的流行服饰数据，然后你想得到12月份的流行趋势分析。这里的一个主要问题是人们购买服装的行为根据季节的变化而变化，因为人们在几个月内购买服装的行为是一个非稳定问题，因为这种购买行为随着时间会改变。因此一个比较好的办法是使用近来的数据不断的对模型进行重训练，或者得到时间跨度更大的数据，使得这个问题变成一个‘稳定性问题’，但是不要忘了，这时候时间已经是模型输入数据的一部分了。记住，机器学习只能学习输入数据中包含的规律和模式，在预测的时候发现并使用它们。因此，我们的一个重要假设是利用过去的数据来预测未来，但是这个假设有时候是不成立的。
2. 选好对模型进行评估的标准：
我们知道要控制一件事情，必须先能观察这件事情。要想获得成功，必须先知道成功是什么 – 准确率？客户的低流失率？明确了这个你才能去有针对性的选择损失函数和你的模型要不断优化的对象。这一切一定要和你的目标相符，也就是你最终的商业目标。
如果你的问题是一个均衡的分类问题，也就是几种分类的概率大致均等，这时候准确率和ROC AUC就是通常的衡量标准；对于非均衡的分类问题，你可以使用precision和recall作为衡量标准；对于多标签的分类问题，你可以考虑使用mean average precision；也有很多时候，你需要定义自己的衡量标准，这种情况也经常发生。因此了解不同的问题已经相对应的成功衡量标准也是非常重要的事情。
3. 确定模型评估的方法：
一旦你确定了问题，明确了目标，接下来你要知道如何对模型进行评估的方法。我们之前讨论过3种常用的评估方法：
4. 准备好所需的数据：
当前面的3步确定好了，你就可以大致开始模型训练过程了。但是在你把数据输入给模型之前，你要保证输入数据的格式可以被模型所接受。现在让我们拿一个多层神经网络为例进行说明：
首先你的数据需要变成张量形式；
然后把里面所有的数值转到一个标准的区间里，比如[0,1]或[-1, 1]；
如需要，对数据进行特征工程处理。
5. 制作一个优于随机平均概率的预测模型：
6. 确保你的模型会过度拟合：
7. 模型正则化（regularization ）和调整模型的超参数(hyperparameter)：