Identificare 5 parametri chiave che dovrebbero essere considerati durante la costruzione di un sistema di deep learning.
1. Dimensione e qualità del dataset: La dimensione e la qualità del dataset utilizzato per addestrare il sistema di deep learning sono parametri chiave da considerare poiché possono influenzare notevolmente l'accuratezza del modello.
2. Architettura della rete: Progettare un'architettura di rete adeguata che contenga i livelli e i componenti necessari è essenziale per ottenere buoni risultati dal modello.
3. Algoritmo di addestramento: La scelta dell'algoritmo di addestramento giusto per il compito a portata di mano influenza quanto bene il modello apprende dai dati e la velocità di convergenza.
4. Ottimizzazione degli iperparametri: Un'attenta ottimizzazione degli iperparametri per la messa a punto del modello è necessaria per ottenere le migliori prestazioni possibili.
5. Schema di inizializzazione: L'inizializzazione dei parametri del modello con uno schema appropriato è importante per ottenere risultati desiderabili entro un periodo di tempo ragionevole.