机器学习和深度学习应避免的7种错误 || #经验

机器学习和深度学习应避免的7种错误 || #经验 1.使用低质量数据缺失数据、噪音数据、不具代表性的数据都会降低模型性能。 2.忽略离群值离群数据点会对模型产生较大影响,需要妥善处理。 3.数据集太大或太小数据集需要适中且高质量,过大或过小会导致过拟合或欠拟合。 4.使用性能不足的硬件深度学习需要高性能计算资源,使用老旧系统会限制性能。 5.集成错误需要谨慎地将深度学习技术集成到旧系统中。 6.重复使用单一模型应该训练和评估多个模型,获得更全面的结果。 7.首个模型就想要最佳效果不同模型各有擅长,需要迭代和变化来获得鲁棒结果。

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