human: 构建深度学习系统时应考虑的5个关键参数。
 bot: 构建深度学习系统时，需要考虑以下五个关键参数：1. 数据集的质量和规模：选择具有代表性和多样性的数据集，以确保模型的泛化能力。2. 特征工程：对数据进行适当的预处理和特征提取，以提高模型的性能和效果。3. 模型的架构和深度：选择适合任务的模型架构和深度，以平衡模型的复杂性和性能。4. 学习率和优化算法：调整学习率和选择合适的优化算法，以加速模型的训练和收敛。5. 超参数的选择和调优：对模型的超参数进行合理的选择和调优，以提高模型的性能和泛化能力。