 Énumérer trois méthodes pour améliorer les performances d'un modèle d'apprentissage en profondeur
Trois méthodes pour améliorer les performances d'un modèle d'apprentissage en profondeur comprennent l'augmentation de la taille de l'ensemble de données d'apprentissage, l'ajout de couches supplémentaires et la réalisation d'autres ajustements de conception sur le réseau de neurones, et l'utilisation de la mise à l'échelle des fonctionnalités pour normaliser les données. De plus, des techniques de régularisation telles que l'abandon peuvent être utilisées pour réduire le surajustement, et l'augmentation des données peut être utilisée pour créer des données d'entraînement plus variées.