训练神经网络涉及开发者必须解决的几个常见挑战，以实现可靠的性能。三个主要问题是数据质量和数量、优化困难以及超参数调整。每个方面都需要仔细考虑，以避免浪费时间和资源，以及模型性能不佳。
首先，与数据相关的挑战是基础性的。神经网络需要大型的、具有代表性的数据集才能很好地泛化，但获取足够的带标签数据通常很困难。例如，在医学影像任务中，获取足够多的带注释样本可能成本高昂或受到隐私问题的限制。即使数据可用，不平衡（例如，95%的样本属于同一类别）也可能导致模型产生有偏见的预测。过拟合是另一个风险，即模型记忆了训练数据，而不是学习有意义的模式。数据增强（例如，旋转图像或添加噪声）和正则化（例如，dropout 层）等技术有助于缓解这些问题。然而，有效应用这些方法需要特定领域的调整，例如了解哪些增强技术能保留数据的含义。
其次，优化挑战出现在训练过程本身。梯度消失或梯度爆炸——即权重更新变得过小或过大——可能导致学习停滞或引起不稳定。例如，在使用 sigmoid 激活函数的深度网络中，梯度在反向传播过程中可能呈指数级缩小，导致早期层训练缓慢。选择适当的激活函数（例如，ReLU）或归一化技术（例如，批量归一化）可以缓解此问题。另一个问题是选择合适的损失函数：损失函数与任务不匹配（例如，将均方误差用于分类）会导致训练信号难以解释。调试这些问题通常涉及监控梯度幅度和验证指标，以确定训练流程在哪里出现问题。
最后，超参数调整和计算限制增加了复杂性。学习率、批量大小和网络架构都需要进行实验。例如，过高的学习率会导致权重更新不稳定，而过低的学习率会延长训练时间。网格搜索或贝叶斯优化等自动化工具可以提供帮助，但这需要大量的计算资源。在有限的硬件上训练大型模型也会引入瓶颈，例如处理高分辨率图像时的内存限制。开发者经常采取折衷方案，例如减小批量大小或使用混合精度训练。这些权衡需要在速度、资源使用和模型准确性之间进行平衡——这是一个通常迭代且耗时的过程。系统地解决这些挑战，而不是通过试错法，是高效模型开发的关键。