Optimizarea performanței unui algoritm de machine learning depinde de măsurarea și analiza unui set de metrici relevante, precum acuratețea, rapiditatea de calcul, scalabilitatea, generalizarea și rezistența la zgomot. Pentru a îmbunătăți aceste metrici, se pot utiliza tehnici precum selecția și preprocesarea datelor, îmbunătățirea arhitecturii și parametrilor rețelelor neuronale, optimizarea funcțiilor de cost și a algoritmilor de învățare și creșterea complexității modelelor prin adăugarea de straturi suplimentare sau conectări între straturi.