深度学习的策略主要涉及以下几个方面：

数据获取与增强

获取更多数据：深度学习需要大量数据来训练模型，因此寻找和收集更多数据是重要策略之一。

提高数据质量：确保数据干净、标记正确且丰富，以提高模型的训练效果。

数据增强：通过对现有数据进行变换生成更多样本，从而提升模型性能。

网络架构选择

尝试不同网络架构：不同的网络架构适用于不同任务，选择合适的网络架构对模型性能至关重要。

超参数优化

优化超参数：手动调整网络训练过程中的参数，以提高模型的训练效果和效率。

学习策略

发现与假设：在问题情境中通过演绎深度假设来激发学生思考。

批判性思维：通过批判性思维学习新知识，并将新知识与已有认知结构融合。

任务驱动：设计任务驱动型教学活动，使学生能够在实际情境中应用所学知识。

合作学习：通过合作学习获取新思路和方法，提高学习效率。

预评估与反馈

预评估：通过预评估了解学生的学习情况，以便设计更有针对性的教学活动。

持续反馈：在教学过程中提供持续反馈，帮助学生深入理解和掌握知识。

应用与实践

迁移与应用：将所学知识迁移到新的情境中，解决实际问题。

能动学习：通过设计有意义的学习活动，促进学生主动参与和深入理解。

这些策略共同构成了深度学习的框架，帮助学习者在已有知识基础上进行批判性学习，并将新知识融入认知结构中，从而提高学习效果和问题解决能力。