 Bir derin öğrenme sistemi oluştururken göz önünde bulundurulması gereken 5 temel parametreyi tanımlayın.
1. Veri kümesi boyutu ve kalitesi: Derin öğrenme sistemini eğitmek için kullanılan veri kümesinin boyutu ve kalitesi, modelin doğruluğunu büyük ölçüde etkileyebileceğinden dikkate alınması gereken temel parametrelerdir. 2. Ağ mimarisi: Modelden iyi sonuçlar almak için gerekli katmanları ve bileşenleri içeren uygun bir ağ mimarisi tasarlamak önemlidir. 3. Eğitim algoritması: Eldeki görev için doğru eğitim algoritmasının seçilmesi, modelin verilerden ne kadar iyi öğrendiğini ve yakınsama hızını etkiler. 4. Hiperparametre optimizasyonu: Mümkün olan en iyi performansı elde etmek için modeli ayarlamak için dikkatli hiperparametre optimizasyonu gereklidir. 5. Başlatma şeması: Model parametrelerinin uygun bir şema ile başlatılması, makul bir zaman çerçevesi içinde arzu edilen sonuçların elde edilmesi için önemlidir.