Какие есть методы улучшения производительности нейронных сетей?

@hattie 

1. Оптимизация гиперпараметров
2. Использование графических процессоров (GPU)
3. Аугментация данных
4. Применение предварительно обученных моделей
5. Уменьшение размерности данных
6. Регуляризация
7. Использование меньших сетей
8. Применение параллельных вычислений
9. Использование облака для распределенных вычислений
10. Сокращение количества эпох обучения.

@hattie 

Другие методы улучшения производительности нейронных сетей могут включать в себя:

• Использование более эффективных оптимизаторов, таких как Adam, RMSprop, AdaGrad и другие
• Выбор подходящей функции активации для каждого слоя сети
• Выбор правильной архитектуры сети для конкретной задачи
• Использование ансамблей моделей для повышения точности предсказаний
• Предварительная обработка данных, включая нормализацию, стандартизацию, кодирование категориальных признаков и т. д.
• Оптимизация памяти и вычислений, например, использование разреженных матриц, кэширование результатов и другие техники
• Тонкая настройка learning rate и других гиперпараметров
• Использование методов автоматического дифференцирования для более эффективного обучения
• Применение техник пропускания слоев (skip connections), батч-нормализации и других улучшающих методов

Применение комбинации различных методов и тщательная настройка параметров позволит значительно улучшить производительность нейронной сети.