신경망 모델 학습에 며칠이 걸립니다. 학습 속도를 높이려면 어떻게 해야 할까요?

학습 데이터셋을 서브샘플링하면 모델이 학습해야 할 데이터의 양이 줄어들어 학습 시간이 단축됩니다. 이는 모델의 복잡성을 직접적으로 줄이지 않으면서 학습 속도를 높이는 효과적인 방법입니다. 테스트 데이터셋을 서브샘플링하는 것은 학습 시간에 영향을 주지 않으며, 모델 성능 평가의 신뢰도를 떨어뜨릴 수 있습니다. 입력 피처 수를 늘리거나 신경망의 레이어 수를 늘리는 것은 모델의 복잡성을 증가시켜 오히려 학습 시간을 늘릴 수 있습니다.