L'addestramento di un modello di rete neurale richiede giorni; per velocizzare l'addestramento, cosa dovresti fare?

Sottocampionare il dataset di training riduce la quantità di dati che il modello deve elaborare durante ogni epoca di addestramento, accelerando significativamente il processo. Sebbene ciò possa potenzialmente influire sulla precisione finale del modello, è una strategia comune per iterare più velocemente e testare diverse architetture o iperparametri. Sottocampionare il dataset di test non influirebbe sulla velocità di addestramento, poiché il test viene eseguito solo dopo l'addestramento. Aumentare il numero di feature di input o il numero di layer nella rete neurale aumenterebbe la complessità del modello e, di conseguenza, il tempo di addestramento.