Как решить проблему с запуском собственного датасета для обучения нейросети?

Для решения проблемы с запуском собственного датасета для обучения нейросети можно воспользоваться следующими рекомендациями:

• Использовать генерацию изображений. lab.neural-university.ru Передовые модели, например Stable Diffusion, способны создавать изображения, близкие к натуральным. lab.neural-university.ru Сгенерированный датасет можно разметить и обучить на нём нейросеть. lab.neural-university.ru
• Применить Transfer Learning. habr.com Если в частной задаче недостаточно данных для того, чтобы хорошо натренировать все слои нейросети, можно воспользоваться этим методом. habr.com Для этого нужно тренировать всю сеть из конца в конец, а предобученные веса не фиксировать, чтобы дать им скорректироваться и подстроиться под данные. habr.com
• Использовать нормализацию входных данных. neurohive.io Нейронная сеть обучается лучше, когда входные данные нормализованы так, что их значения находятся в диапазоне от -1 до 1 или от 0 до 1. neurohive.io

Для создания собственной нейронной сети понадобятся Python и TensorFlow — открытая библиотека Google для создания и тренировки нейронных сетей. vc.ru