- 硬件要求:深度学习模型通常需要大量的计算资源,包括 GPU。如果你打算进行大规模的训练,确保你有合适的硬件或可以使用云服务(如 AWS、GCP、Azure)。
- 数据预处理:深度学习模型对输入数据的质量和格式非常敏感,确保你的数据经过适当的预处理和标准化。
- 模型评估:在训练过程中,使用验证集来监控模型的性能,并避免过拟合。
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