Для обучения современных нейронных сетей требуется значительное количество данных, и количество зависит от многих факторов. Одним из ключевых факторов является сложность задачи, которую нужно решить. Чем сложнее задача, тем больше данных потребуется для обучения нейронной сети.
Также важным фактором является архитектура нейронной сети. Например, глубокие нейронные сети требуют большего объема данных для эффективного обучения, чем неглубокие сети. Это связано с тем, что глубокие сети имеют большее количество параметров, которые нужно настроить, чтобы достичь хороших результатов.
Также важно учитывать разнообразие данных. Если данные не разнообразны, то нейронная сеть может обучиться только на части информации и не сможет обобщить знания на новые данные. Поэтому важно, чтобы данные были разнообразными и покрывали все возможные варианты входных данных.
В целом, можно сказать, что для успешного обучения современных нейронных сетей требуется большое количество данных, но точное количество может варьироваться в зависимости от сложности задачи, архитектуры сети и разнообразия данных.