L’ottimizzazione del modello è un passaggio fondamentale del processo di Deep Learning. Dopo aver addestrato il modello e valutato le sue prestazioni, se il modello non funziona bene nella fase di validazione, può essere necessario ottimizzarlo. Questo processo può includere la modifica dei parametri del modello, l’aggiunta di regolarizzatori per evitare l’overfitting e la scelta … Leggi tutto
la validazione del modello è un passaggio cruciale nel processo di Deep Learning. Attraverso la divisione del dataset in tre parti, l’utilizzo del dataset di validazione durante l’addestramento e del dataset di test per la valutazione finale, è possibile determinare se il modello è in grado di generalizzare bene su nuovi dati e se ha prestazioni soddisfacenti
La selezione del modello giusto è una parte cruciale del processo di Deep Learning. La scelta del modello giusto dipende dal tipo di problema che si vuole risolvere, dai dati a disposizione, dalla complessità del modello e dalla disponibilità di risorse hardware e software.