Компания обучает базовую модель и ей необходимо повысить её точность до заданного уровня приемлемости. Какое действие позволит этого добиться?

Увеличение количества эпох обучения (epochs) позволяет модели увидеть обучающие данные большее число раз, что дает ей возможность лучше изучить закономерности и скорректировать свои веса для повышения точности. Если модель еще не достигла насыщения по точности, дополнительные эпохи могут помочь ей приблизиться к целевому уровню. Уменьшение размера пакета (batch size) может улучшить обобщающую способность и помочь избежать локальных минимумов, но не гарантирует повышения точности до заданного уровня и может замедлить обучение. Уменьшение количества эпох обучения приведет к недообучению (underfitting) и снижению точности. Увеличение параметра температуры модели используется в дистилляции знаний или для сглаживания распределения вероятностей, но не является прямым методом повышения точности базовой модели.