确定构建深度学习系统时应考虑的 5 个关键参数。
1. 数据集大小和质量：用于训练深度学习系统的数据集的大小和质量是需要考虑的关键参数，因为它会极大地影响模型的准确性。
2. 网络架构：设计包含必要层和组件的适当网络架构对于从模型中获得良好结果至关重要。
3. 训练算法：为手头的任务选择正确的训练算法会影响模型从数据中学习的程度和收敛速度。
4. 超参数优化：为了获得最佳性能，必须仔细优化超参数以调整模型。
5. 初始化方案：使用合适的方案初始化模型参数对于在合理的时间范围内获得理想的结果很重要。