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5. Ajuste e Otimização: Dependendo do desempenho da rede neural, pode ser necessário fazer ajustes na arquitetura, nos hiperparâmetros ou no processo de treinamento para melhorar o desempenho do modelo. Isso pode envolver experimentação com diferentes arquiteturas, técnicas de regularização, otimizadores de gradiente e taxas de aprendizado até encontrar a configuração ideal para o problema específico em questão.
Construir e treinar uma rede neural pode ser uma tarefa desafiadora, mas também pode ser incrivelmente gratificante. Com a prática e a experiência, você pode desenvolver modelos poderosos e eficazes para uma variedade de tarefas e aplicações.