میتوان با تغییر معماری شبکه، افزایش داده آموزشی یا استفاده از مدلهای ترکیبی عملکرد را بهبود داد. همچنین تنظیم دقیق نرخ یادگیری و استفاده از یادگیری انتقالی به خروجیهای بهتر منجر میشود. آزمون و خطا در این مرحله طبیعی است. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ آموزش مانند TensorBoard کمک زیادی به تحلیل پیشرفت میکند.
برای مشاهدهٔ ادامه، خرید کنید
دسترسی سریع و فوری
