L'implementazione di una rete neurale convoluzionale (CNN) prevede diversi passaggi. Innanzitutto, i dati vengono pre-elaborati, il che include la normalizzazione e il rimodellamento nel formato corretto. Successivamente, viene costruita l'architettura di rete, che include la selezione dei livelli giusti, la definizione del numero di filtri e la dimensione della finestra convoluzionale. Successivamente, i pesi del modello vengono ottimizzati mediante retropropagazione all'interno del processo di addestramento. Una volta che il modello è stato addestrato, può essere utilizzato per fare previsioni accurate. Infine, il modello può essere testato per garantire che l'accuratezza sia soddisfacente.
Quali sono i passaggi per implementare una rete neurale convoluzionale?