Identifikoni 5 parametra kyç që duhet të merren parasysh kur ndërtohet një sistem i të mësuarit të thellë.
1. Madhësia dhe cilësia e grupit të të dhënave: Madhësia dhe cilësia e grupit të të dhënave të përdorura për të trajnuar sistemin e të mësuarit të thellë janë parametra kryesorë që duhet të merren parasysh pasi mund të ndikojnë shumë në saktësinë e modelit. 2. Arkitektura e rrjetit: Projektimi i një arkitekture të duhur të rrjetit që përmban shtresat dhe komponentët e nevojshëm është thelbësor për të marrë rezultate të mira nga modeli. 3. Algoritmi i trajnimit: Zgjedhja e algoritmit të duhur të trajnimit për detyrën në dorë ndikon në atë se sa mirë modeli mëson nga të dhënat dhe shpejtësinë e konvergjencës. 4. Optimizimi i hiperparametrit: Optimizimi i kujdesshëm i hiperparametrit për rregullimin e modelit është i nevojshëm për të marrë performancën më të mirë të mundshme. 5. Skema e inicializimit: Inicializimi i parametrave të modelit me një skemë të përshtatshme është i rëndësishëm për të marrë rezultatet e dëshiruara brenda një kohe të arsyeshme.