L'entraînement d'un modèle de réseau neuronal prend plusieurs jours ; pour accélérer l'entraînement, que devriez-vous faire ?

Sous-échantillonner votre jeu de données d'entraînement réduit la quantité de données que le modèle doit traiter à chaque époque, ce qui diminue considérablement le temps d'entraînement. Bien que cela puisse affecter légèrement la performance finale du modèle, c'est une stratégie efficace pour accélérer l'entraînement initial ou pour des phases de prototypage. Sous-échantillonner le jeu de données de test ne réduit pas le temps d'entraînement et peut donner une évaluation moins fiable. Augmenter le nombre de caractéristiques d'entrée ou le nombre de couches du réseau neuronal augmenterait la complexité du modèle et, par conséquent, le temps d'entraînement, allant à l'encontre de l'objectif.