列出提高深度学习模型性能的三个方法
1. **将更多数据**纳入:深度学习算法渴望数据,并且它们的准确性潜力会随着更大的数据集而提高.如果模型遭受偏差问题 (不合适),添加更多数据将允许模型接触数据中存在的许多变异,并帮助其更好地执行. 2. **网络架构的调整**:神经网络的结构可以通过添加/删除层,改变每层神经元数量,添加/删除神经网络组件,如淘汰,批量正常化或更改激活功能来提高其性能. 尝试各种架构并发现最佳架构是为了实现所需的性能. **调整超参数:超参数是模型的可配置的外部参数,可以调整. 通过随机调整,调整速度,调整速度和超参数,学习最重要的参数是通过搜索,调整速度和超参数,调整速度和超参数,这是最重要的学习方法. 通过随机调整,调整速度和超参数,学习是最好的学习方法.