1. Увеличение объема данных для обучения. Чем больше данных доступно для обучения нейронной сети, тем точнее будет ее модель. Добавление новых данных или проведение аугментации данных может помочь улучшить точность.
2. Оптимизация архитектуры сети. Выбор правильной архитектуры сети может значительно повлиять на ее точность. Экспериментирование с различными видами слоев, функций активации, числом нейронов и другими параметрами может помочь найти оптимальную конфигурацию.
3. Регуляризация модели. Применение методов регуляризации, таких как L1 или L2 регуляризация, может помочь снизить переобучение модели и повысить ее точность на новых данных.
4. Использование алгоритмов оптимизации. Выбор подходящего алгоритма оптимизации, такого как стохастический градиентный спуск или Adam, может помочь ускорить процесс обучения и повысить точность модели.
5. Fine-tuning. Попробуйте настроить уже существующие модели, предварительно обученные на больших наборах данных, для вашей конкретной задачи. Этот метод позволяет значительно ускорить и улучшить процесс обучения нейронной сети.
Заголовок: "5 способов улучшить точность нейронной сети"