Qual è il modo migliore per migliorare l'accuratezza in un modello di deep learning?
Il modo migliore per migliorare l'accuratezza in un modello di deep learning è utilizzare l'aumento dei dati, che consiste nella creazione di dati di addestramento aggiuntivi manipolando i dati esistenti. Ciò aumenta la dimensione e la variabilità del dataset, risultando in un modello che generalizza meglio e può catturare meglio i modelli nei dati. Inoltre, l'ottimizzazione degli iperparametri può essere utilizzata per identificare e ottimizzare i valori migliori possibili per gli iperparametri di un modello. Altre tecniche, come la regolarizzazione, l'inizializzazione dei pesi e la normalizzazione del batch, possono anche essere utilizzate per migliorare ulteriormente l'accuratezza di un modello di deep learning.