Есть различные способы ускорить обучение нейронной сети на Python:
Использование более эффективных алгоритмов оптимизации: вместо обычного стохастического градиентного спуска можно использовать более эффективные методы, такие как Adam, RMSProp или Adagrad.
Использование более эффективных функций активации: некоторые функции активации, такие как ReLU, обычно работают быстрее, чем сигмоидальная функция.
Использование большего размера батча: увеличение размера батча может ускорить обучение, так как это позволяет сети извлекать больше информации за один раз. Однако слишком большой размер батча может замедлить обучение.
Использование ускорения на графическом процессоре (GPU): использование GPU може