Bir derin öğrenme sistemi oluştururken göz önünde bulundurulması gereken 5 temel parametreyi tanımlayın.
1. Veri kümesi boyutu ve kalitesi: Derin öğrenme sistemini eğitmek için kullanılan veri kümesinin boyutu ve kalitesi, modelin doğruluğunu büyük ölçüde etkileyebileceği için dikkate alınması gereken temel parametrelerdir.
2. Ağ mimarisi: Bir ağ tasarlama modelden iyi sonuçlar almak için gerekli katmanları ve bileşenleri içeren uygun ağ mimarisi şarttır.
3. Eğitim algoritması: Eldeki görev için doğru eğitim algoritmasının seçilmesi, modelin verilerden ne kadar iyi öğrendiğini ve yakınsama hızını etkiler. .
4. Hiperparametre optimizasyonu: Mümkün olan en iyi performansı elde etmek için modeli ayarlamak için dikkatli hiperparametre optimizasyonu gereklidir.
5. Başlatma şeması: Model parametrelerini uygun bir şema ile başlatmak, makul bir zaman çerçevesi içinde istenen sonuçları elde etmek için önemlidir.