การ มอง หา ความ ถูก ต้อง แม่นยํา, ความ มี ประสิทธิภาพ, และ ความ สามารถ ใน การ จัด การ กับ สถานการณ์ จริง บทความ นี้ จะ พิจารณา วิธี สําคัญ ใน การ ปรับ ปรุง ระบบ ประสาท เพื่อ ใช้ ประโยชน์ ได้ จริง

การ เข้าใจ ปัญหา และ ข้อมูล

ก่อน จะ ออก แบบ เครือ ข่าย ประสาท จําเป็น ต้อง เข้าใจ ข้อ เรียก ร้อง ของ ปัญหา และ ลักษณะ ของ ข้อมูล.

การ เลือก สถาปัตยกรรม ที่ ถูก ต้อง

การเลือกสถาปัตยกรรมที่เหมาะกับงานปรับปรุงการทํางาน สถาปัตยกรรมทั่วไปรวมถึงเครือข่ายประสาทสัมพัทธภาพ (CNN) สําหรับข้อมูลภาพ, เครือข่ายประสาทที่ซ้ําอีกครั้ง (RNN) สําหรับข้อมูลเชิงซ้อน และแปลงผู้แปลงรูปแบบสําหรับกระบวนการประมวลผลภาษา

กลยุทธ์ เพื่อ การ รักษา

เทคนิค หลาย อย่าง สามารถ ช่วย เพิ่ม ประสิทธิภาพ ของ เครือ ข่าย ประสาท ได้:

  • [FLT: 0] Hyperparater menumber: ปรับอัตราการเรียนรู้ ขนาดชุด และจํานวนชั้น
  • [FLT: 0] การแบ่งประเภท: ใช้การปล่อย, น้ําหนักที่ย่อยสลาย, หรือการประกอบกลุ่มเพื่อป้องกันการกินมากเกินไป
  • [FLT: 0] การต่อเติม : ข้อมูลการสอนขยายกับการเปลี่ยนแปลงเพื่อปรับปรุงทั่วไป (FLT:1).
  • [FLT: 0] ลิดรอน: ขจัดน้ําหนักที่ไม่จําเป็นออกไป เพื่อลดความซับซ้อนและปรับปรุงความเร็ว

การ อพยพ และ การ ทดแทน

การประเมินอย่างต่อเนื่องโดยใช้ข้อมูลที่ใช้ได้ ช่วยระบุพื้นที่สําหรับการปรับปรุง