Если ваша модель не дает желаемые результаты, вам необходимо провести несколько шагов для ее улучшения. Вот основные действия, которые вы можете предпринять:

1. Провести анализ данных:
   • Проверьте качество данных: наличие пропусков, выбросов и неправильных значений.
   • Убедитесь, что данные хорошо представлены и достаточно разнообразны для обучения модели.
2. Изменить архитектуру модели:
   • Попробуйте добавить или убрать слои в вашей нейронной сети.
   • Измените количество нейронов в каждом слое.
   • Используйте различные функции активации, чтобы улучшить способность модели к обучению.
3. Настроить гиперпараметры:
   • Измените скорость обучения (learning rate),чтобы ускорить или замедлить процесс обучения.
   • Попробуйте различные методы оптимизации, такие как Adam, SGD и другие.
   • Настройте размер батча (batch size) для улучшения стабильности обучения.
4. Регуляризация:
   • Добавьте методы регуляризации, такие как Dropout или L2-регуляризация, чтобы предотвратить переобучение.
5. Увеличение данных:
   • Используйте методы аугментации данных, чтобы увеличить объем обучающего набора и улучшить обобщающую способность модели.
6. Переобучение модели:
   • После внесения изменений переобучите модель на обновленном наборе данных и проверьте результаты.

Каждый из этих шагов может значительно повлиять на качество работы вашей модели. Важно проводить эксперименты и оценивать результаты, чтобы найти наилучшее решение для вашей конкретной задачи.