Wenn man Deep Learning Modelle trainiert, benötigt man normalerweise eine große Menge an Trainingsdaten, um eine hohe Genauigkeit zu erreichen. Aber was passiert, wenn man nur begrenzte Trainingsdaten hat? Wie kann man die Performance des Modells verbessern, ohne mehr Daten zu sammeln? Gibt es spezielle Techniken oder Methoden, die man anwenden kann?
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Wie kann man die Performance von Deep Learning Modellen verbessern, wenn man nur begrenzte Trainingsdaten zur Verfügung hat?
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Python