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

• Недостаток данных. 4 Нейронные сети требуют обширных наборов данных для эффективного обучения и обобщения на новые ситуации. 4 Ограниченный доступ к данным может привести к переобучению или недообучению модели. 4
• Архитектурные проблемы. 4 Выбор правильной архитектуры нейронной сети — сложная задача. 4 Существует множество различных архитектур, и определение наилучшей для конкретной задачи может быть вызовом даже для опытных исследователей. 4
• Обучение на разнообразных данных. 4 Если данные, на которых обучается нейронная сеть, разнообразны и неравномерны, это может привести к проблемам с обобщением модели. 4
• Проблема «чёрного ящика». 1 Исследователи знают параметры модели, но не всегда понимают, как нейросети приходят к тому или иному решению. 1 Из-за этого они могут выдавать ложные утверждения и даже использоваться во вред. 1
• Отсутствие гибкости и многозадачности. 1 Модели глубокого обучения узкоспециализированы для конкретных областей применения. 1