การ ปรับ ปรุง ความ รู้ ให้ ดี ขึ้น: ข้อ แนะ ใน การ ออก แบบ ที่ ใช้ ได้ จริง

บทความ นี้ จะ อธิบาย จุด สําคัญ และ วิธี ที่ จะ ปรับ ปรุง ความ สามารถ ใน การ เรียน ให้ ดี ขึ้น

การ เลือก สถาปัตยกรรม ที่ ถูก ต้อง

การเลือกสถาปัตยกรรมที่เหมาะสมนั้นเป็นพื้นฐาน พิจารณาชนิดปัญหา ขนาดข้อมูล และข้อมูลการคํานวณ แบบจําลองที่นิยมเช่น เครือข่ายประสาทสัมพัทธ์ (CNN) สําหรับงานภาพและเครือข่ายประสาทที่ซ้ํากัน (RNN) สําหรับข้อมูล secutional placess เป็นจุดเริ่มต้นทั่วไป

การปรับระดับไฮเปอร์พารามิเตอร์

การปรับไฮเปอร์พาราเมตร ส่งผลอย่างมากต่อการทํางานแบบแบบจําลอง พารามิเตอร์สําคัญคือ อัตราการเรียนรู้, ขนาดแบบชุด และจํานวนชั้น ใช้ตารางการค้นหาหรือสุ่มค้นหา เพื่อค้นหาค่าที่เหมาะสมที่สุด และพิจารณาเครื่องมืออัตโนมัติเช่น เบเชียน estimation for มีประสิทธิภาพ

การ ทํา ให้ เทคนิค เป็น ปกติ

การ ทํา ให้ เป็น ปกติ ช่วย ป้องกัน การ แช่ แข็ง เกิน ไป.

กลยุทธ์ การ มอง ใน แง่ ดี แบบ จําลอง

การ มอง ใน แง่ ดี เกี่ยว ข้อง กับ การ เลือก เครื่อง ปรับ ปรุง ที่ เหมาะ สม อย่าง เช่น อา ดาม หรือ เอส จี ดี ใช้ ตาราง เวลา เรียน และ หยุด ระยะ สั้น ๆ.

• ใช้การเรียนรู้การโอนถ่ายเมื่อปรับใช้
• การเพิ่มปริมาณความปกติ สําหรับการฝึกที่เสถียร
• เฝ้าดูการฝึกด้วยเครื่องวัดความถูกต้อง
• ความเร่งของฮาร์ดแวร์แบบ GPUs