Table of Contents
একটা মডেল যখন প্রশিক্ষণ ক্ষেত্রে আওয়াজ শোনেন, তখন নতুন তথ্যকে সাধারণভাবে কাজে লাগানোর ক্ষমতা হ্রাস করে ।
বুঝতে পারার লিআউট
ট্যাপআউটআউট, যেখানে প্রশিক্ষণ দেওয়ার সময় নিউরোক্সগুলোকে কিছুটা প্রতিরোধ করে, যা নেটওয়ার্ককে নির্দিষ্ট পথে ফিরে আসতে বাধা দেয় ।
সাধারণত ড্রপআউটআউটের হার ০. ৫ থেকে ৫ এর মধ্যে, প্রতি প্রশিক্ষণ পদক্ষেপের সময় ০. ৩% নিউরনেটিক (প্রায় ৩০%) পরিমাণ কমে যায় ।
রেগুলার এক্সপ্রেশন
সাধারণ ফর্ম হল নিয়মিত পরিমাপ করা, যা ওজনের বড় পরিমাণকে শাস্তি দেয় ।
[[F] [F] [F]
XKB (এলবিএ) নিয়মিত পরামিতি এবং মরু সেট করা পরামিতির ([[F][FO[F] মধ্যে [F[F] এর অধিক গুরুত্ব হল একটি উপযুক্ত ওজন নির্ধারণ । ০.১ ব্যবহার করা একটি জরুরি মান ০.১ থেকে ১.১ মান ০.১ এর মধ্যে গ্রহণযোগ্য মান বেছে নিন।
কৌশলের মাধ্যমে ওভার-ফিগিং বন্ধ করা যায়
সংযুক্তকারী ড্রপআউট এবং নিয়মিতকরণ কার্যকরভাবে কমিয়ে আনতে পারে। অন্যান্য কৌশলগুলো প্রাথমিক পর্যায়ে থেমে যাওয়া, তথ্য আদান প্রদান, এবং ক্রস-প্রদানের মাধ্যমে। নিয়মিত মনিটরিং কার্যক্রম নিয়মিত নিয়মিত নিয়মিত নিয়মিত নিয়মিত ভাবে নিয়মিত ভাবে নিয়মিত ভাবে নির্ধারিততা নির্ধারণ করতে সাহায্য করে।
- 128 থেকে ০.৫ এর মধ্যে ড্রপ-ডাউন করুন ।
- ltignert সঙ্গে সম্পূর্ণরূপে সুসংগতভাবে প্রয়োগ করা হবে
- প্রশিক্ষণ চলাকালীন প্রাথমিক পর্যায়ে থেমেছিল
- বৈচিত্র্য বৃদ্ধি করার জন্য আগস্টের প্রশিক্ষণ তথ্য