Trenowanie modelu sieci neuronowej trwa dniami; co należy zrobić, aby przyspieszyć trenowanie?

Zmniejszenie próbki zbioru danych treningowych (downsampling) jest skuteczną metodą przyspieszenia trenowania modelu. Mniejszy zbiór danych wymaga mniej obliczeń podczas każdej epoki, co skraca czas potrzebny na konwergencję modelu. Należy jednak pamiętać, że zbyt drastyczne zmniejszenie danych może negatywnie wpłynąć na zdolność modelu do generalizacji i jego ostateczną wydajność. Zmniejszenie próbki zbioru danych testowych nie wpływa na czas trenowania, ponieważ zbiór testowy jest używany tylko do oceny wytrenowanego modelu. Zwiększenie liczby cech wejściowych lub liczby warstw w sieci neuronowej zwiększyłoby złożoność modelu i wydłużyło czas trenowania, zamiast go skrócić.