딥러닝 모델은 다양한 응용 분야에 강력한 도구이지만 효과적인 모델을 설계하는 것은 도전 할 수 있습니다. 일반적인 pitfalls를 이해하는 것은 더 정확하고 효율적인 모델을 만들 수 있습니다.

뚱 베어

모델이 교육 데이터를 잘 배울 때 발생하면 소음과 아웃렛을 포함한, 새로운 데이터에 대한 능력을 줄일 수 있습니다. 이 결과는 높은 교육 정확도에 있지만 불충분한 데이터에 대한 빈번한 성능.

과잉을 시작하려면, 드롭 아웃과 같은 기술, 초기 정지, 그리고 정기화 일반적으로 사용됩니다. 또한, 교육 데이터 세트의 크기를 증가 모델 일반화 향상.

뚱 베어

모델이 데이터의 언젠가 패턴을 캡처하는 것은 너무 간단합니다. 그것은 두 교육 및 테스트 데이터 세트에 대한 빈번한 성능에서 결과.

아래쪽에 위치한 이 시스템은 더 많은 레이어나 단위를 추가하고, 더 긴 기간 동안 훈련하는 모델의 복잡성을 증가시키는 것을 포함합니다. 충분한 기능 표현을 통해 모델 학습을 향상시킬 수 있습니다.

<h2 Data-Related Challenges

데이터 품질 및 수량은 크게 충격 모델 성능. 충분하거나 noisy 데이터는 빈번한 결과와 모델 불안정성으로 이어질 수 있습니다.

데이터 관련 문제를 극복하기 위해 전략은 데이터 낙태, 청소 및 다양한 데이터 세트를 수집하는 데 포함됩니다. Proper preprocessing은 모델은 일관성 있고 의미있는 입력을받습니다.

잘못된 건축 선택

부적절한 신경망 아키텍처를 선택하면 학습을 방해하고 효율성을 줄일 수 있습니다. 아키텍처는 문제 유형과 데이터 특성과 일치해야합니다.

이미지 데이터 또는 재발급 데이터에 대한 convolutional neural 네트워크와 같은 다른 아키텍처와 실험은 결과를 향상시킬 수 있습니다. 전송 학습도 유용합니다.