Для увеличения точности на обучающем и тестовом наборе можно попробовать следующие методы:

• Увеличить мощность модели. 1 Добавить больше слоёв и нейронов, экспериментировать с архитектурами. 1
• Проверить код. 1 Убедиться, что всё сделано правильно. 1
• Поиграть с гиперпараметрами. 1 Например, использовать ReLU (если модель свёрточная), пакетную норму, продвинутый оптимизатор (например, Adam). 1
• Использовать аугментацию данных. 2 Это искусственное увеличение количества образов на основе преобразований, при которых сохраняются выходные метки. 2 Аугментация полезна при работе с несбалансированными выборками и недостаточным разнообразием данных. 2
• Не использовать тестовую выборку для настройки параметров модели. 3 Это может привести к переобучению. 3 Настройку параметров следует производить только на обучающей выборке, а тестовую использовать только для оценки качества модели. 3
• Применить регуляризацию. 5 К целевой функции, которая подлежит оптимизации, добавляют дополнительное слагаемое, производящее штраф за сложность модели. 5
• Отбор признаков, входящих в обучение. 5 Добавление новых факторов не всегда приводит к увеличению точности модели, поэтому можно попробовать отобрать признаки, входящие в обучение. 5

Выбор метода зависит от конкретной задачи и доступных данных, поэтому важно проводить тщательный анализ и выбирать наилучший подход. 3