确定构建深度学习系统时应考虑的5个关键参数。
1. 数据集的大小和质量：用于训练深度学习系统的数据集的大小和质量是要考虑的关键参数，因为它可以极大地影响模型的准确性。
2. 网络架构：设计一个包含必要层和组件的适当网络架构对于从模型获得良好结果是必要的。
3. 训练算法：选择适合任务的训练算法会影响模型从数据中学习的质量和收敛速度。
4. 超参数优化：需要进行仔细的超参数优化以调整模型，以获得最佳性能。
5. 初始化方案：使用适当的方案初始化模型参数对于在合理的时间范围内获得理想结果是重要的。