 Quelle est la meilleure façon d'améliorer la précision d'un modèle d'apprentissage en profondeur ?
La meilleure façon d'améliorer la précision d'un modèle d'apprentissage en profondeur consiste à utiliser l'augmentation des données, qui consiste à créer des données d'apprentissage supplémentaires en manipulant les données existantes. Cela augmente la taille et la variabilité de l'ensemble de données, ce qui se traduit par un modèle qui généralise mieux et peut mieux capturer les modèles dans les données. De plus, le réglage des hyperparamètres peut être utilisé pour identifier et optimiser les meilleures valeurs possibles pour les hyperparamètres d'un modèle. D'autres techniques, telles que la régularisation, l'initialisation du poids et la normalisation par lots peuvent également être utilisées pour améliorer encore la précision d'un modèle d'apprentissage en profondeur.