신경망을 구현하는 것은 복잡하고 개발자는 종종 모델 성능과 훈련 효율에 영향을 미치는 일반적인 pitfalls를 만날 수 있습니다. 이러한 문제를 인식하고 적절한 전략을 적용하면 훨씬 더 많은 결과를 얻을 수 있습니다.

과잉 과 Underfitting

이 웹 사이트는 귀하가 웹 사이트를 탐색하는 동안 귀하의 경험을 향상시키기 위해 쿠키를 사용합니다. 이 쿠키들 중에서 필요에 따라 분류 된 쿠키는 웹 사이트의 기본적인 기능을 수행하는 데 필수적이므로 브라우저에 저장됩니다. 또한이 웹 사이트의 사용 방식을 분석하고 이해하는 데 도움이되는 제 3 자 쿠키를 사용합니다. 이 쿠키는 귀하의 동의하에 만 브라우저에 저장됩니다. 이러한 쿠키를 거부 할 수도 있습니다. 이러한 쿠키 중 일부를 선택 해제하면 검색 환경에 영향을 미칠 수 있습니다.

  • Dropout 또는 L2 정규화와 같은 정기화 기법을 사용합니다.
  • 훈련 중 일찍 멈추는 것을 실시합니다.
  • 충분한 다양한 교육 데이터를 보장합니다.
  • 적절한 모델 복잡성을 조정합니다.

Improper 데이터 처리

데이터 사전 처리는 신경 네트워크 성능에 중요합니다. Inconsistent 또는 unscaled 데이터는 느린 융합 또는 빈번한 정확도로 이어질 수 있습니다. 누락된 데이터의 정상적인화 및 처리는 중요한 단계입니다.

잘못된 건축 선택

추적 가능한 신경 네트워크 아키텍처를 선택하면 학습을 방해 할 수 있습니다. 예를 들어, 순서 데이터에 대한 간단한 Feedforward 네트워크를 사용하여 유효하지 않을 수 있습니다. 문제 유형에 아키텍처를 일치하면 결과를 향상시킵니다.

교육 불안

교육 불안정성은 낙관주의를 유발할 수 있으며, 경제적 인 활성화를 위해 끊임없이 노력합니다. 적절한 초기화와 같은 기술, 적절한 활성화 기능을 사용하여 훈련을 안정화 할 수 있습니다.