Zidentyfikuj 5 kluczowych parametrów, które należy wziąć pod uwagę podczas konstruowania systemu uczenia głębokiego.
1. Rozmiar i jakość zbioru danych: Rozmiar i jakość zbioru danych użytych do szkolenia systemu uczenia głębokiego są kluczowymi parametrami, które należy wziąć pod owagę, ponieważ mogą one znacznie wpłynąć na dokładności modelo.
2. Architektura sieci: Projektowanie odpowiedniej architektury sieci, która zawiera niezbendne warstwy i komponenty, jest niezbędne dla uzyskania dobrych wyników z modelu.
3. Algorytm szkolenia: Wybór odpowiedniego algorytmu szkolenia dla zadania, kture ma być wykonane, wpływa na to, jak dobrze model oczy się na podstawie danych oraz na szybkość zbieżności.
4. Optymalizacja hiperparametrów: Ostrożna optymalizacja hiperparametrów w celu dostrojenia modelu jest niezbędna, aby uzyskać najlepszą możliwą wydajnosić.
5. Schemat inicjalizacji: Inicjalizacja parametrów modelu odpowiednim schematem jest warzna dla uzyskania pożondanych wyników w rozsądnym czasie.