好的实验环境是成功的一半
由于深度学习实验超参众多，代码风格良好的实验环境，可以让你的人工或者自动调参更加省力，有以下几点可能需要注意：
将各个参数的设置部分集中在一起。如果参数的设置分布在代码的各个地方，那么修改的过程想必会非常痛苦。
可以输出模型的损失函数值以及训练集和验证集上的准确率。
可以考虑设计一个子程序，可以根据给定的参数，启动训练并监控和周期性保存评估结果。再由一个主程序，分配参数以及并行启动一系列子程序。
画图
画图是一个很好的习惯，一般是训练数据遍历一轮以后，就输出一下训练集和验证集准确率。同时画到一张图上。这样训练一段时间以后，如果模型一直没有收敛，那么就可以停止训练，尝试其他参数了，以节省时间。
如果训练到最后，训练集，测试集准确率都很低，那么说明模型有可能欠拟合。那么后续调节参数方向，就是增强模型的拟合能力。例如增加网络层数，增加节点数，减少dropout值，减少L2正则值等等。
如果训练集准确率较高，测试集准确率比较低，那么模型有可能过拟合，这个时候就需要向提高模型泛化能力的方向，调节参数。
从粗到细分阶段调参
实践中，一般先进行初步范围搜索，然后根据好结果出现的地方，再缩小范围进行更精细的搜索。
建议先参考相关论文，以论文中给出的参数作为初始参数。至少论文中的参数，是个不差的结果。
如果找不到参考，那么只能自己尝试了。可以先从比较重要，对实验结果影响比较大的参数开始，同时固定其他参数，得到一个差不多的结果以后，在这个结果的基础上，再调其他参数。例如学习率一般就比正则值，dropout值重要的话，学习率设置的不合适，不仅结果可能变差，模型甚至会无法收敛。
如果实在找不到一组参数，可以让模型收敛。那么就需要检查，是不是其他地方出了问题，例如模型实现，数据等等。可以参考我写的深度学习网络调试技巧
提高速度
调参只是为了寻找合适的参数，而不是产出最终模型。一般在小数据集上合适的参数，在大数据集上效果也不会太差。因此可以尝试对数据进行精简，以提高速度，在有限的时间内可以尝试更多参数。
对训练数据进行采样。例如原来100W条数据，先采样成1W，进行实验看看。
减少训练类别。例如手写数字识别任务，原来是10个类别，那么我们可以先在2个类别上训练，看看结果如何。