这么多改进的方式，究竟要用哪个？
正交化
我们希望某个/些参数只影响某些结果。我们有训练样本、发展样本、测试样本、真实数据上的结果。最好就是存在某些参数可以分别改变网络在它们上的表现。
Single Number evaluation metric
找一个可以方便比较的数字。
精确度和完整性：Harmonic average.
复杂目标
optimizing：数字越小/大越好；satisficing：够小就行了
一般选一个作为optimizing，其他作为optimizing。
而且实际上的模型好坏还包含别的东西，比如会不会推荐小黄片什么的。或者换一个模型或者评判的函数。
