神經網路模型的訓練需要數天；為了加速訓練，您應該怎麼做？

神經網路模型訓練時間過長時，對訓練資料集進行子抽樣 (subsampling) 是最直接且有效的方法。減少訓練資料量可以顯著縮短每個訓練週期的時間，從而加速整體訓練過程。 其他選項： 對測試資料集進行子抽樣：測試資料集用於評估模型性能，減少其大小不會加速訓練，反而可能導致評估結果不準確。 增加模型輸入的特徵數量：增加特徵會使模型更複雜，通常會增加訓練時間，而不是減少。 增加神經網路的層數：增加層數會增加模型的複雜度和參數數量，這會顯著增加訓練時間，而不是加速。