Firma szkoli model podstawowy i musi podnieść jego dokładność do określonego poziomu akceptacji. Które działanie to umożliwi?

Zwiększenie liczby epok treningowych pozwala modelowi na wielokrotne przechodzenie przez cały zestaw danych treningowych. Każda epoka daje modelowi szansę na dalsze dostosowanie swoich wag i biasów, co prowadzi do lepszego uczenia się wzorców w danych i w konsekwencji do poprawy dokładności. Zbyt mała liczba epok może skutkować niedouczeniem (underfitting). Zmniejszenie rozmiaru partii może spowolnić trening i wprowadzić więcej szumu, ale nie gwarantuje poprawy dokładności do wymaganego poziomu. Zmniejszenie liczby epok treningowych jest sprzeczne z celem poprawy dokładności, ponieważ ogranicza czas uczenia się modelu. Zwiększenie parametru temperatury w modelach generatywnych zwiększa losowość i kreatywność, ale zazwyczaj zmniejsza dokładność i spójność odpowiedzi, co jest niepożądane w kontekście podnoszenia dokładności do określonego poziomu.