如同前一章節提到的，主要的兩種超參數調整，包括Learning Rate及Batch Size。
Google提供了一個非常有用的服務Google Vizier
在GCP上可以利用DataFlow，設定對應的超參數設定在yaml檔案中：
command-line模式執行output_dir每次都輸出到不同的位置(避免預設路徑相同而產生混亂)hyperparam.yaml中的特定屬性hyperparameters中
hyperparameterMetricTag關係如何評估maxTrials及相關衍生項目關係需要在GCP平台上最多重複試驗幾次params可以決定batch的設定當設定好之後，就可以嘗試用CMLE來幫我們試驗出相對來說比較好的超參數結果了。
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