ニューラルネットワークモデルのトレーニングには数日かかります。トレーニングを高速化するにはどうすればよいですか？

トレーニングに時間がかかりすぎる場合、トレーニングデータセットをサブサンプリング（抽出）することで、モデルが学習するデータ量を減らし、トレーニング時間を短縮できます。ただし、データ量が減ることでモデルの性能が低下する可能性も考慮する必要があります。テストデータセットのサブサンプリングは、モデルのトレーニング時間には影響しません。入力特徴量の数を増やしたり、ニューラルネットワークのレイヤー数を増やしたりすることは、モデルの複雑さを増し、通常はトレーニング時間を長くします。