 ระบุ 5 พารามิเตอร์หลักที่ควรพิจารณาเมื่อสร้างระบบการเรียนรู้เชิงลึก
1. ขนาดและคุณภาพของชุดข้อมูล: ขนาดและคุณภาพของชุดข้อมูลที่ใช้ในการฝึกระบบการเรียนรู้เชิงลึกเป็นตัวแปรหลักที่ต้องพิจารณา เนื่องจากสามารถมีอิทธิพลอย่างมากต่อความแม่นยำของแบบจำลอง 2. สถาปัตยกรรมเครือข่าย: การออกแบบสถาปัตยกรรมเครือข่ายที่เหมาะสมซึ่งมีเลเยอร์และส่วนประกอบที่จำเป็นเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีจากโมเดล 3. อัลกอริทึมการฝึกอบรม: การเลือกอัลกอริทึมการฝึกอบรมที่เหมาะสมสำหรับงานในมือจะส่งผลต่อการเรียนรู้ของโมเดลจากข้อมูลและความเร็วของการบรรจบกันได้ดีเพียงใด 4. การเพิ่มประสิทธิภาพพารามิเตอร์ไฮเปอร์พารามิเตอร์: การเพิ่มประสิทธิภาพพารามิเตอร์ไฮเปอร์พารามิเตอร์อย่างระมัดระวังสำหรับการปรับแต่งโมเดลเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพที่ดีที่สุด 5. Initialization Scheme: การเริ่มต้นพารามิเตอร์โมเดลด้วย Scheme ที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการได้รับผลลัพธ์ที่ต้องการภายในกรอบเวลาที่สมเหตุสมผล