การ ออก แบบ แบบ แบบ อย่าง และ วิธี แก้ ปัญหา

การ เข้าใจ หลุม พราง ทั่ว ไป สามารถ ช่วย สร้าง แบบ จําลอง ที่ ถูก ต้อง และ มี ประสิทธิภาพ มาก ขึ้น.

การทําเกินขนาด

การ ทํา เกิน สิทธิ์ เกิด ขึ้น เมื่อ ตัว แบบ เรียน รู้ ข้อมูล การ ฝึก อบรม ได้ ดี เกิน ไป รวม ทั้ง เสียง รบกวน และ เสียง ที่ ไม่ ค่อย ดี ซึ่ง ช่วย ลด ความ สามารถ ของ มัน ที่ จะ ทํา ให้ ข้อมูล ใหม่ ๆ แพร่ กระจาย ไป ทั่ว.

นอก จาก นี้ การ เพิ่ม ขนาด ของ ข้อมูล ที่ ได้ รับ การ ฝึก อบรม อาจ ทํา ให้ การ ทํา แบบ จําลอง เป็น ไป ได้ ดี ขึ้น.

การไล่ระดับสี

การ ทํา อย่าง ไม่ ถูก ต้อง เกิด ขึ้น เมื่อ แบบ ง่าย เกิน ไป ที่ จะ จับ รูป แบบ ที่ อยู่ เบื้อง หลัง ใน ข้อมูล.

การ หา ที่ อยู่ อาศัย โดย ไม่ มี การ ควบคุม หมาย รวม ถึง การ เพิ่ม ความ ซับ ซ้อน ของ แบบ จําลอง เช่น เพิ่ม ชั้น หรือ หน่วย งาน และ การ ฝึก อบรม ให้ นาน ขึ้น.

<h2 Data-Related Challenges

คุณภาพ และ ปริมาณ ข้อมูล ที่ ส่ง ผล กระทบ อย่าง มาก ต่อ การ ทํา งาน ของ ตัว อย่าง.

การจัดลําดับข้อมูลอย่างเหมาะสม ทําให้แน่ใจว่ารุ่นที่ได้รับความสอดคล้องกัน และข้อมูลเข้าอย่างมีนัยสําคัญ

การ เลือก สถาปัตยกรรม ที่ ผิด

การ เลือก สถาปัตยกรรม ของ ระบบ ประสาท ที่ ไม่ เหมาะ สม อาจ ทํา ให้ ไม่ มี การ เรียน รู้ และ ลด ประสิทธิภาพ.

การ ทดลอง ด้วย สถาปัตยกรรม ที่ ต่าง ออก ไป เช่น เครือ ข่าย ประสาท การ สร้าง สัมฤ ทธิ ผล สําหรับ ข้อมูล หรือ การ สร้าง เครือ ข่าย ประสาท ใหม่ เพื่อ ข้อมูล ที่ มี ความ ซับ ซ้อน สามารถ ทํา ให้ เกิด ผล ดี ขึ้น.