El entrenamiento de un modelo de red neuronal lleva días; para acelerar el entrenamiento, ¿qué debería hacer?

Submuestrear el conjunto de datos de entrenamiento reduce la cantidad de datos que el modelo debe procesar en cada época, lo que disminuye significativamente el tiempo de entrenamiento. Aunque puede afectar ligeramente la precisión final del modelo, es una estrategia común para iterar rápidamente durante las fases iniciales de desarrollo o cuando el tiempo es crítico. Submuestrear el conjunto de datos de prueba no aceleraría el entrenamiento, ya que este conjunto solo se usa para evaluación después del entrenamiento. Aumentar las características o las capas de la red neuronal, por el contrario, incrementaría la complejidad computacional y, por lo tanto, el tiempo de entrenamiento.