רשימה דריי מעטהאָדס פֿאַר ימפּרוווינג די פאָרשטעלונג פון אַ טיף לערנען מאָדעל
1. ** ינקאָרפּערייט מער דאַטן **: טיף לערנען אַלגערידאַמז באַגערן דאַטן און זייער אַקיעראַסי פּאָטענציעל ימפּרוווז מיט גרעסערע דאַטאַסעץ. אויב דער מאָדעל איז צאָרעס פון די פאָרורטייל פּראָבלעם (ונדערפיטטינג), אַדינג מער דאַטן וועט לאָזן די מאָדעל צו זיין יקספּאָוזד צו די פילע דיפעראַנסיז אין דאַטן און העלפֿן עס דורכפירן בעסער. 2. ** אַדזשאַסטינג די נעץ אַרקאַטעקטשער **: די סטרוקטור פון די נעוראַל נעץ קענען זיין אַדזשאַסטיד צו פאַרבעסערן זייַן פאָרשטעלונג, דורך אַדינג / רימוווינג לייַערס, אָלטערינג די נומער פון נוראַנז פּער שיכטע, אַדינג / רימוווינג נעוראַל נעץ קאַמפּאָונאַנץ, אַזאַ ווי דראַפּאַוץ, פּעקל נאָרמאַליזיישאַן, אָדער טשאַנגינג אַקטאַוויישאַן פאַנגקשאַנז. עקספּערימענט מיט פאַרשידן אַרקאַטעקטשערז און אַנטדעקן די אָפּטימום אַרקאַטעקטשער איז שליסל צו דערגרייכן די געוואלט פאָרשטעלונג. 3. **טונינג היפּערפּאַראַמעטערס**: היפּערפּאַראַמעטערס זענען די פונדרויסנדיק קאָנפיגוראַבלע פּאַראַמעטערס פון די מאָדעל וואָס קענען ניט זיין געלערנט דורך טריינינג. לערנען קורס, פּעקל גרייס, נומער פון עפּאָס און רעגולאַריזאַטיאָן פּאַראַמעטערס זענען צווישן די מערסט וויכטיק כייפּערפּאַראַמעטערס וואָס זאָל זיין מאַטיקיאַלאַסלי טונד צו דערגרייכן די בעסטער פאָרשטעלונג. גריד זוכן, טראַפ זוכן און Bayesian אַפּטאַמאַזיישאַן זענען פאָלקס אַפּראָוטשיז פֿאַר טונינג היפּערפּאַראַמאַטערז.