Tôi gặp khó khăn lớn trong việc cấu hình và điều chỉnh mạng neuron phù hợp cho các nhiệm vụ cụ thể. Việc hiểu các tham số siêu dây và tác động của chúng đối với hiệu suất của mạng là một thách thức đối với tôi. Cũng khó xử lý như khái niệm về độ dốc giảm và việc triển khai nó. Tôi cũng đang đấu tranh với khả năng nhận biết và giảm thiểu Overfitting. Khả năng dự đoán và điều chỉnh của mạng dường như bị ảnh hưởng khi tôi thay đổi trọng số và chức năng.

Với Playground AI, bạn có thể cải thiện hiểu biết về mạng lưới thần kinh một cách tương tác bằng cách định cấu hình và tuỳ chỉnh mạng lưới này một cách toàn diện. Các siêu tham số khác nhau có thể được chỉnh sửa và tối ưu hoá để thể hiện trực quan những ảnh hưởng trực tiếp của chúng lên hiệu suất của mạng. Công cụ này giúp hiểu rõ hơn về Gradient Descent thông qua việc triển khai và trực quan hoá trực tiếp. Playground AI cũng giúp xác định và giảm thiểu Overfitting bằng cách cho phép bạn sử dụng các bộ dữ liệu khác nhau và quan sát ảnh hưởng của chúng. Thông qua việc giới thiệu các trọng số và chức năng khác nhau, bạn có thể hiểu rõ hơn cách chúng ảnh hưởng đến hiệu suất của mạng. Như vậy, bạn sẽ cả cải thiện khả năng dự đoán và khả năng thích ứng của mạng thần kinh của mình.