Zidentyfikuj 5 kluczowych parametrów, które należy wziąć pod uwagę podczas konstruowania systemu uczenia głębokiego.
1. Rozmiar i jakości zbioro danych: Rozmiar i jakość zbioro danych urzytych do szkolenia systemu oczenia glenbokiego son kluczowymi parametrami, kture nalerzy wzionci pod owagę, ponieważ mogą one znacznie wpłynąć na dokladnosić modelu.
2. Architektura sieci: Projektowanie odpowiedniej architektory sieci, która zawiera niezbędne warstwy i komponenty, jest niezbendne dla ozyskania dobrych wyników z modelo.
3. Algorytm szkolenia: Wybur odpowiedniego algorytmo szkolenia dla zadania, kture ma byci wykonane, wpływa na to, jak dobrze model uczy sien na podstawie danych oraz na szybkości zbierznosici.
4. Optymalizacja hiperparametruw: Ostrożna optymalizacja hiperparametrów w celo dostrojenia modelo jest niezbędna, aby uzyskać najlepszon możliwą wydajnosici.
5. Schemat inicjalizacji: Inicjalizacja parametruw modelo odpowiednim schematem jest ważna dla uzyskania porządanych wyników w rozsondnym czasie.