Il modo migliore per migliorare l'accuratezza in un modello di deep learning consiste nell'usare l'aumento dei dati, che prevede la creazione di ulteriori dati di addestramento manipolando i dati esistenti. Ciò aumenta le dimensioni e la variabilità del set di dati, 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 migliori valori possibili per gli iperparametri di un modello. Altre tecniche, come la regolarizzazione, l'inizializzazione del peso e la normalizzazione batch possono essere utilizzate anche per migliorare ulteriormente l'accuratezza di un modello di deep learning.
Qual è il modo migliore per migliorare l'accuratezza in un modello di deep learning?