1. Dimensione e qualità del set di dati: la dimensione e la qualità del set di dati utilizzato per addestrare il sistema di deep learning sono parametri chiave da considerare in quanto possono influenzare notevolmente l'accuratezza del modello. 2. Architettura di rete: la progettazione di 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 l'attività da svolgere influisce sulla capacità del modello di apprendere dai dati e sulla velocità di convergenza. 4. Ottimizzazione dell'iperparametro: per ottenere le migliori prestazioni possibili è necessaria un'attenta ottimizzazione dell'iperparametro per l'ottimizzazione del modello. 5. Schema di inizializzazione: l'inizializzazione dei parametri del modello con uno schema appropriato è importante per ottenere risultati desiderabili entro un lasso di tempo ragionevole.
Identifica 5 parametri chiave che dovrebbero essere considerati quando si costruisce un sistema di deep learning.