fitting model для нейросети Опции

[kont]

Подскажите, теоретический вопрос.
Допустим я построил нейросетевую модель. Переменная отклика -бинарная (1,0)
Но модель плохого качества
плохой AUC
переобучение на лицо. и прочее плохие бяки:)

Что мне нужно сделать, чтобы понять почему всё так плохо
и какие попытки нужно предпринять , чтобы улучшить качество модели
Потому что одним изменением параметров таких как порог и кол-во скрытых слоев и нейронов в них явно не отделаешься.

[p2004r]

Подскажите, теоретический вопрос.
Допустим я построил нейросетевую модель. Переменная отклика -бинарная (1,0)
Но модель плохого качества
плохой AUC
переобучение на лицо. и прочее плохие бяки:)

Что мне нужно сделать, чтобы понять почему всё так плохо
и какие попытки нужно предпринять , чтобы улучшить качество модели
Потому что одним изменением параметров таких как порог и кол-во скрытых слоев и нейронов в них явно не отделаешься.

1. Задача просто может не иметь решения -- "иногда сны это просто сны" (С)

2. Если точно известно, что задача решается (например это данные по которым некий агент различает исходы), то надо думать

а) над представлением этих данных на входе

б) над аугументацией этих данных (если их явно маловато)

в) над выбранной архитектурой сети

г) над использованием более продвинутого алгоритма поиска решения, где нейросеть только один из элементов алгоритма решающего задачу разделения смеси