교육 convolutional neural 네트워크 (CNNs)는 다양한 일반적인 pitfallfalls로 인해 도전 할 수 있습니다. 이러한 문제와 솔루션에 대한 이해는 모델 성능과 훈련 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

뚱 베어

CNN이 최상의 성능을 발휘할 수 있도록 돕는 CNN은 최상의 성능을 제공합니다.

과잉을 해결하려면 데이터 낙태, 낙하 및 초기 멈출과 같은 기술이 일반적으로 사용됩니다. 이 방법은 모델이 특정 교육 예에서 너무 크게 재적으로 방지함으로써 더 나은 모델을 일반화하는 데 도움이됩니다.

뚱 베어

모델이 너무 간단하거나 데이터를 캡처하기 위해 충분히 긴 훈련되지 않을 때 수행은 발생합니다. 이 결과는 훈련 및 검증 데이터 세트 모두에 대한 가난한 성능에 있습니다.

모델 복잡성 증가, 더 많은 epochs 훈련, 또는 튜닝 하이퍼 파라미터는 mitigate underfitting 도움이 될 수 있습니다. 충분한 데이터 다양성을 보장하는 것은 또한 중요합니다.

학습률 문제

학습 속도는 모델의 무게가 훈련 중 업데이트되는 방법을 제어합니다. 너무 높다는 학습 속도는 모델이 다이브 지를 유발할 수 있지만 너무 낮은 속도는 훈련을 느리고 갇혀 낼 수 있습니다.

학습 속도 일정 또는 적응 최적화를 사용하여 Adam과 같은 최적의 학습 속도를 유지하고, 융합 및 모델 성능을 향상 시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

충분한 자료 또는 불균형 종류

제한된 데이터는 CNN의 일반 기능을 배울 수있는 능력을 방해 할 수 있습니다. 불균형 클래스는 모델이 대부분의 클래스로 비스듬히 감소 할 수 있으며 소수성 클래스에 정확도를 줄입니다.

Solutions는 데이터 augmentation을 적용하고 클래스 무게 또는 잔액 클래스와 같은 기술을 사용하여 더 많은 데이터를 수집합니다.