Table of Contents
নরাল নেটওয়ার্কের দক্ষতাকে বিবেচনা করা প্রয়োজন নির্দিষ্ট কাজের ক্ষেত্রে তাদের কার্যকারিতা নির্ধারণ করতে। বিভিন্ন ধরনের মেট্রিক এবং গণনা কিভাবে একটি আদর্শ শিল্পী, উন্নতি, উন্নতি এবং নিশ্চিত করতে হবে।
সাধারণ কর্মক্ষমতার পরিমাপ-ব্যবস্থা
বিভিন্ন মেট্রিকদের ব্যবহার করা হয় নিউরাল নেটওয়ার্কের সঠিক এবং দক্ষতা পরিমাপ করার জন্য ।
শ্রেণীবিভাগের জন্য পরিমাপ-ব্যবস্থা
অবৈধ সমস্যার মধ্যে সাধারণ মেট্রিকগুলো অন্তর্ভুক্ত:
- [[F] : [FOR] ALLCT] [FLT] সম্পূর্ণ ভবিষ্যদ্বাণীর সঠিক গণনা গণনা.
- [[F] [F]] [F]] [FLT]:[F] সত্য (FLT] এবং মিথ্যা ইতিবাচক এর অনুপাতগুলো সংগ্রহ করুন।
- [[[F]R][FLT][F] সত্য (FLT] এবং মিথ্যা নেতিবাচক নেতিবাচক ফলাফলের অনুপাত নির্ধারণ করুন।
- [[F]F1 স্কোর:[FLT][FLT] স্পষ্ট ও স্মরণের হার [FLT]
রিগ্রেশন কর্ম সঞ্চালনের জন্য পরিমাপ
রিভার্ন সমস্যার জন্য মূল্যায়ন করা, এতে অন্তর্ভুক্ত:
- [[F] Megni error error code [E] ভবিষ্যদ্বাণী এবং প্রকৃত মান অনুসারে গড় পার্থক্য নির্ধারণ করুন ।
- [[F] Mrand ত্রুটি (এম.এম. ত্রুটি:[FLT] [FLT] ভবিষ্যৎ- এর গড় পার্থক্য এবং প্রকৃত মান অনুসারে পার্থক্যগুলো পূরণ করা হয় ।
- [[F] নট এর 10:01111 (RSEM][FOPL] Y [FR] এর মূল, মৌলিক এককের ত্রুটি সরবরাহ করে ।
ব্যবহারিক পরামর্শ
যখন নিউরাল নেটওয়ার্ক শো-এর ফলাফল বিবেচনা করা গুরুত্বপূর্ণ, যেমন তথ্য উৎপাদন, অধিক লাভ এবং গণ সম্পদ। ক্রস-অভিব্যক্তির ক্ষেত্রে সাধারণীকরণে সাহায্য করে, তবে মেট্রিকদের নির্দিষ্ট প্রয়োজন অনুসারে বাছাই করা উচিত।