在介绍了基本和自适应优化算法之后，我们现在转向能改进训练过程的方法。选择Adam或SGD这样的优化器只是一个方面；实现高效训练和良好模型性能常常需要仔细关注初始化、学习率调整以及多种超参数 (parameter) (hyperparameter)的设置。

本章将讨论这些重要的改进方法。我们将从参数初始化策略开始，例如Xavier和He初始化，这些策略旨在为模型设定合适的初始权重 (weight)，以加快收敛速度。接下来讨论学习率调度，涵盖阶梯衰减、指数衰减和预热期等方法，这些方法能在训练过程中动态调整学习率 $\alpha$。最后，我们将讨论超参数调整，考虑网格搜索和随机搜索等系统化方式，以找到学习率、正则化 (regularization)强度（例如 $L_1$/$L_2$ 的 $\lambda$）和批量大小的有效值，包括批量大小与学习率之间的相互影响。

学完本章后，您将明白如何应用这些方法并设置主要超参数，以提升深度学习 (deep learning)模型的训练稳定性、速度和泛化能力。