Какие основные проблемы могут возникнуть при обучении нейронных сетей?

Некоторые основные проблемы, которые могут возникнуть при обучении нейронных сетей:

• Недостаток данных. dzen.ru Нейронные сети требуют обширных наборов данных для эффективного обучения и обобщения на новые ситуации. dzen.ru Ограниченный доступ к данным может привести к переобучению или недообучению модели. dzen.ru
• Архитектурные проблемы. dzen.ru Выбор правильной архитектуры нейронной сети — сложная задача. dzen.ru Существует множество различных архитектур, и определение наилучшей для конкретной задачи может быть вызовом даже для опытных исследователей. dzen.ru
• Обучение на разнообразных данных. dzen.ru Если данные, на которых обучается нейронная сеть, разнообразны и неравномерны, это может привести к проблемам с обобщением модели. dzen.ru
• Проблема «чёрного ящика». trends.rbc.ru Исследователи знают параметры модели, но не всегда понимают, как нейросети приходят к тому или иному решению. trends.rbc.ru Из-за этого они могут выдавать ложные утверждения и даже использоваться во вред. trends.rbc.ru
• Отсутствие гибкости и многозадачности. trends.rbc.ru Модели глубокого обучения узкоспециализированы для конкретных областей применения. trends.rbc.ru