Aya sababaraha alesan naha jaringan saraf ngaramal ngan hiji kelas pikeun masalah multiklas, sanajan boga loba kelas dina data latihan na. Di dieu aya sababaraha alesan mungkin pikeun kinerja goréng jaringan saraf. Data Pelatihan Teu Simbang: Ieu mungkin yén jaringan saraf geus dilatih dina hiji dataset teu saimbang, dimana sababaraha kelas boga loba conto leuwih ti batur. Dina hal ieu, jaringan bisa geus diajar pikeun salawasna ngaramal kelas paling umum dina dataset, tinimbang diajar pikeun ngabédakeun antara kelas béda. Arsitektur Jaringan goréng: Alesan séjén pikeun kinerja goréng jaringan jaringan bisa jadi arsitéktur tina jaringan sorangan. jaringan bisa jadi teu jero, atawa teu boga unit disumputkeun, pikeun diajar hubungan kompleks antara kelas input jeung kelas output. Loss teu pas: fungsi neural bisa dipaké pikeun ngukur bédana antara fungsi output sarta fungsi jaringan.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence