การ รู้ จัก และ การ รู้ จัก ประมาณ ตน ใน เรื่อง ต่าง ๆ อาจ ช่วย ให้ ความ ก้าว หน้า และ ผล ที่ ได้ รับ นั้น ดี ขึ้น.

การ ทํา เกิน สิทธิ์ และ การ ทํา ให้ งาน ไม่ มี ประสิทธิภาพ

การ ทํา เกิน สิทธิ์ เกิด ขึ้น เมื่อ ระบบ ประสาท เรียน รู้ ข้อมูล การ ฝึก อบรม ได้ ดี เกิน ไป รวม ทั้ง เสียง รบกวน ซึ่ง ทํา ให้ ไม่ สามารถ ทํา งาน ได้ อย่าง น้อย ก็ ใน ข้อมูล ใหม่.

การแก้ไขรวมไปถึงการใช้เทคนิคการทํารายวัน เช่น การปล่อยออกหรือ L2 แบบปกติ และการปรับความซับซ้อนของโมเดล การข้ามผ่านกระบวนการนี้ช่วยในการเลือกขนาดที่ถูกต้อง

การ เลือก สถาปัตยกรรม ที่ ผิด

การ เลือก สถาปัตยกรรม ของ ระบบ ประสาท ที่ ไม่ เหมาะ สม อาจ ขัด ขวาง การ เรียน รู้.

การเข้าใจชนิดของข้อมูลและข้อต้องการของเครื่องมือแก้ไขโครงสร้าง เครือข่ายประสาทของวิวัฒนาการ (CNN) เหมาะกับข้อมูลภาพ ในขณะที่การกลับมาใช้เครือข่ายประสาท (RNN) จะดีกว่าสําหรับข้อมูลเชิงซ้อน

ข้อมูลไม่เพียงพอและชั้นความไม่สมดุล

การ เรียน แบบ ไม่ สมดุล ทํา ให้ แบบ จําลอง นี้ ชอบ เรียน ส่วน ใหญ่ ลด ความ ถูก ต้อง ของ ชน ชั้น ชน กลุ่ม น้อย.

การ แก้ ปัญหา รวม ถึง การ เพิ่ม ข้อมูล, การ รวบ รวม ข้อมูล, และ การ ใช้ เทคนิค ต่าง ๆ เช่น ส โม เทค หรือ การ ถ่วง ระดับ การ อยู่ ใน ระดับ ไม่ สมดุล ใน ชั้น ที่ อยู่.

ปัญหา เรื่อง การ มอง ใน แง่ ดี

การ เลือก วิธี เลือก ที่ ถูก ต้อง และ อัตรา การ เรียน รู้ ก็ สําคัญ.

การ ใช้ เครื่อง ปรับ ปรุง ที่ ปรับ ปรุง ได้ อย่าง เหมาะ สม เช่น อา ดาม และ การ จัด ตาราง เวลา การ เรียน รู้ อาจ ช่วย ให้ การ ฝึก อบรม มี ประสิทธิภาพ และ บังเกิด ผล ดี ขึ้น.