Для обучения современных нейронных сетей требуется значительное количество данных. Размер дата сета напрямую влияет на качество работы нейронной сети и ее способность к обобщению.
Количество данных, необходимое для обучения нейронной сети, зависит от нескольких факторов, таких как сложность задачи, архитектура сети, количество параметров модели и та. да. Однако общее правило гласит, что чем больше данных у нас есть, тем лучше нейронная сеть сможет обучиться и применять полученные знания на новых данных.
Использование недостаточного количества данных может привести к переобучению модели. При этом нейронная сеть выучивает шумовые и не релевантные для задачи закономерности в данных, что делает ее работу нестабильной и неэффективной на новых данных.
Поэтому для обучения современных нейронных сетей рекомендуется использовать как можно больше данных, чтобы обеспечить стабильное и эффективное обучение модели. Некоторые исследования показывают, что для обучения глубоких нейронных сетей требуется даже миллионы или даже миллиарды примеров обучающих данных.
Таким образом, достаточное количество данных является ключевым фактором для успешного обучения современных нейронных сетей, и исследования в этой области продолжаются для оптимизации процесса обучения и улучшения качества работы моделей.