Bir şirket bir temel model eğitiyor ve doğruluğunu belirli bir kabul seviyesine çıkarması gerekiyor. Bu, hangi eylemle başarılabilir?

Eğitim epoch sayısını artırmak, modelin eğitim verilerini daha fazla yinelemesini ve dolayısıyla kalıpları daha iyi öğrenmesini sağlar. Yeterli epoch sayısı, modelin yakınsamasına ve doğruluğunun artmasına yardımcı olur. Ancak çok fazla epoch aşırı öğrenmeye (overfitting) yol açabilir. Batch boyutunu azaltmak veya artırmak modelin öğrenme dinamiklerini etkilese de, doğrudan doğruluğu belirli bir kabul seviyesine çıkarmak için anahtar bir adım değildir; daha çok optimizasyon sürecini etkiler. Eğitim epoch sayısını azaltmak, modelin yeterince öğrenememesine ve düşük doğruluğa yol açar. Modelin sıcaklık parametresini artırmak, genellikle üretken modellerde çıktının rastgeleliğini veya çeşitliliğini artırmak için kullanılır, modelin eğitim doğruluğunu doğrudan artırmaz.