Набор данных, на котором нейронная сеть будет обучаться, играет ключевую роль в успешности обучения и качестве работы модели. Выбор подходящего набора данных зависит от задачи, которую нужно решить, и типа нейронной сети, которую мы планируем обучать.
Например, если мы хотим обучить нейронную сеть на задаче классификации изображений, нам потребуется набор данных с размеченными изображениями и информацией о классах, к которым они относятся. В случае задачи предсказания временных рядов нам понадобится временной ряд данных с отметками времени и целевой переменной.
Кроме того, важно обратить внимание на качество данных, их разнообразие, объем, наличие шума или пропусков. Также следует учитывать баланс классов в случае задачи классификации, чтобы избежать смещения модели в сторону часто встречающегося класса.
Итак, для успешного обучения нейронной сети необходимо выбрать подходящий набор данных, который соответствует поставленной задаче, хорошего качества и обладает необходимыми характеристиками для обучения модели.