Objetivo: Decidir qué modificar e implementarlo usando las opciones de entrenamiento del algoritmo, en la arquitectura de la red o en los datos de entrenamiento, para mejorar el rendimiento de la red.

• Opciones de entrenamiento
• Gráficos acíclicos dirigidos
• Incrementar la cantidad de datos

Objetivo: Construir redes convolucionales que puedan predecir respuestas numéricas continuas.

• Transferencia de aprendizaje para regresión
• Evaluación de métricas para redes de regresión

Objetivo: Entrenamiento de redes para localizar y etiquetar objetos específicos en imágenes.

• Flujo de trabajo en una aplicación de imágenes
• Detección de objetos

Objetivo: Construcción y entrenamiento de redes para realizar clasificación en secuencias de datos ordenados, tales como series temporales o datos de sensores.

• Redes long short-term memory (LSTM)
• Clasificación de secuencias
• Preprocesado de secuencias
• Secuencias categóricas

Objetivo: Utilización de redes recurrentes para crear secuencias de prediciones.

• Clasificación secuencia a secuencia
• Predicción de secuencias