Ang pag - aayos ng mga neural network ay maaaring maging masalimuot, at kadalasang nakakaharap ng mga nagpapaunlad ang karaniwang mga patibong na nakaaapekto sa huwarang pagganap at kahusayan sa pagsasanay.
Labis na Angkop at Angkop
Ang labis na pag - abot ay nangyayari kapag ang isang neural network ay nag - aaral nang husto ng mga impormasyong pangsanay, pati na ng ingay, na nakababawas sa kakayahan nitong gumawa ng maraming impormasyon.
- Gumamit ng mga pamamaraan ng regularisasyon tulad ng dropout o L2 regularization.
- Mag - isip nang maaga bago huminto sa panahon ng pagsasanay.
- Magtakda ng sapat at iba't ibang impormasyon sa pagsasanay.
- Ibagay nang wasto ang masalimuot na modelo.
Pag - iingat ng Di - wastong Data
Mahalaga ang pagproseso ng Data bago ang pagproseso para sa paggawa ng neural network. Ang inconsistenty o di-natutukoy na datos ay maaaring humantong sa mabagal na pag-iisa o hindi maayos na pag-aangkop. ang wastong normalisasyon at pangangasiwa ng nawawalang datos ay mahahalagang mga hakbang.
Pagpili ng Maling Arkitektura
Halimbawa, ang paggamit ng simpleng sistema ng pagkain para sa sequence data ay maaaring hindi mabisa.
Ang Kawalang - Kakayahang Magsanay
Ang di - katatagan sa pagsasanay ay maaaring maging sanhi ng pagsabog o pagkawala ng mga dalisdis, na humahantong sa mahinang pagkakatagpu - sundo.