Обучение модели нейронной сети занимает несколько дней; что следует сделать, чтобы ускорить обучение?

Уменьшение размера обучающего набора данных (subsample your training dataset) напрямую сокращает объем вычислений, необходимых для каждой эпохи обучения, тем самым ускоряя процесс. Хотя это может повлиять на обобщающую способность модели, это эффективный способ ускорить обучение, особенно на начальных этапах или при прототипировании. Уменьшение размера тестового набора данных не ускорит обучение, так как тестовый набор используется только для оценки после обучения. Увеличение количества входных признаков или слоев нейронной сети, наоборот, увеличит сложность модели и, следовательно, время обучения.