Identifikoni 5 parametra kyç që duhet të merren parasysh gjatë ndërtimit të një sistemi të të mësuarit të thellë.
1. Madhësia dhe cilësia e grupit të të dhënave: Madhësia dhe cilësia e grupit të të dhënave të përdorura për të trajnuar sistemin e të mësuarit të thellë janë parametra kyç për t'u marrë parasysh pasi mund të ndikojë shumë në saktësinë e modelit.
2. Arkitektura e rrjetit: Projektimi i një arkitekture të duhur të rrjetit që përmban shtresat dhe komponentët e nevojshëm është thelbësor për të marrë rezultate të mira nga modeli.
3. Algoritmi i trajnimit: Zgjedhja e algoritmit të duhur të trajnimit për detyrën në fjalë ndikon se sa mirë modeli mëson nga të dhënat dhe shpejtësia e konvergjencës.
4. Optimizimi i hiperparametrave: Optimizimi i kujdesshëm i hiperparametrit për akordimin e modelit është i nevojshëm për të marrë performancën më të mirë të mundshme.
5. Skema e inicializimit: Inicializimi i parametrave të modelit me një skemë të përshtatshme është i rëndësishëm për marrjen e rezultateve të dëshirueshme brenda një kohe të arsyeshme.