 Identifiez 5 paramètres clés à prendre en compte lors de la construction d'un système d'apprentissage en profondeur.
1. Taille et qualité de l'ensemble de données : la taille et la qualité de l'ensemble de données utilisé pour entraîner le système d'apprentissage en profondeur sont des paramètres clés à prendre en compte, car ils peuvent grandement influencer la précision du modèle.\n2. Architecture réseau : la conception d'une architecture réseau appropriée contenant les couches et les composants nécessaires est essentielle pour obtenir de bons résultats à partir du modèle. \n3. Algorithme d'entraînement : le choix du bon algorithme d'entraînement pour la tâche à accomplir affecte la capacité d'apprentissage du modèle à partir des données et la vitesse de convergence.\n4. Optimisation des hyperparamètres : une optimisation minutieuse des hyperparamètres pour régler le modèle est nécessaire pour obtenir les meilleures performances possibles.\n5. Schéma d'initialisation : l'initialisation des paramètres du modèle avec un schéma approprié est importante pour obtenir les résultats souhaités dans un délai raisonnable.