1. Недостаточное количество данных для обучения: Если у нейронной сети не хватает данных для того, чтобы научиться выявлять определенные закономерности, то она может не обучаться правильно. Необходимо иметь достаточное количество примеров для каждого класса или категории, чтобы сеть могла извлечь из них общие черты.
2. Несбалансированный дата сет: Если в обучающем наборе данных имеется дисбаланс классов (например, один класс является значительно более представленным, чем другие), то нейронная сеть может склоняться к предсказанию более часто встречающегося класса и игнорировать остальные.
3. Неправильный выбор архитектуры нейронной сети: Разработка правильной архитектуры и оптимальных параметризовав для сети является ключевым фактором для успешного обучения. Неправильный выбор количества слоев, нейронов или функций активации может привести к тому, что сеть не сможет достаточно хорошо обучиться.
4. Недостаточное количество эпох обучения: Иногда сети нужно больше времени и эпох для того, чтобы обучиться на данных и улучшить свою производительность. Недостаточное количество итераций на обучающем наборе данных может привести к недополучению.
5. Неправильное масштабирование данных: Если данные не нормализованы или стандартизированы перед обучением сети, это может привести к тому, что сеть будет иметь проблемы с обучением из-за больших различий в значениях признаков.
Подбор правильного подхода к обучению нейронной сети является сложной задачей, и неудачи могут быть вызваны несколькими факторами. Поэтому важно проводить анализ данных, подготовку дата сета, оптимизацию параметризовав и правильно настраивать архитектуру сети для успешного обучения.