在构建了RNN、LSTM和GRU等模型之后，接下来自然要衡量它们的有效性，并对其进行改进以达到最佳表现。仅仅构建模型是不够的；通过严谨的评估和系统的调优来理解其优点和缺点，对于实际使用非常重要。

本章提供进行此过程所需的工具和方法。你将学习到：

• 如何为不同的序列建模任务选择和解释合适的评估指标：
  • 分类：准确率、精确率、召回率、F1分数。
  • 预测（例如时间序列）：均方误差（$MSE$）、平均绝对误差（$MAE$）。
  • 生成（例如语言建模）：困惑度。
• 模型行为的可视化方法，以帮助理解和调试。
• 超参数 (parameter) (hyperparameter)调优的策略，包括调整学习率、网络结构（单元数、层数）和序列长度。
• 减轻循环网络中过拟合 (overfitting)的技术，例如dropout及其针对循环网络的变体。
• 诊断和解决序列模型训练过程中出现常见问题的指导。

在本章结束时，你将能够准确衡量序列模型的性能，并应用标准技术来改进它们在特定任务上的表现。