Table of Contents
তথ্য প্রিম্যাট হল কার্যকর নিউরাল নেটওয়ার্ক উন্নয়নের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ ।
অনুপস্থিত তথ্য
অনুপস্থিত তথ্য প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার নেতিবাচক প্রভাব ফেলতে পারে, যেমন টেকনেক, পরিসংখ্যানগত মান বা মিডিয়া এর মত হারিয়ে যাওয়া সংখ্যার পরিবর্তে পরিবর্তন করা যায়। বিকল্পভাবে, অসম্পূর্ণ তথ্য না পাওয়া গেলে তথ্য খুব কম হবে।
তথ্য কোনো মাপ ও মাপ উপলব্ধ নয়
নিউরাল নেটওয়ার্কগুলো আরও ভাল করে প্রদর্শন করতে পারে যখন ইনপুট তথ্য স্বাভাবিক করা হয় । সাধারণ পদ্ধতি হলো মিমক্স মাপ, যা একটি নির্দিষ্ট সীমা, এবং মানসম্মতকরণ সংক্রান্ত তথ্য, যা এককের সঙ্গে দ্রুত গতির এবং সঠিকতা সম্পর্কে তথ্য দেয়।
এনকোডিং করতে ব্যর্থ
querial তথ্য নরাল নেটওয়ার্কের জন্য সংখ্যা সংখ্যাতে রূপান্তর করা হবে। প্রতিটি শ্রেণীর জন্য একটি করে বাইনারি ভেক্টর তৈরি করা হবে, পাশাপাশি লেবেলের স্বতন্ত্র সংখ্যার জন্য লেবেল এনকোডিং নির্ধারণ করা হয়। উপযুক্ত এনকোডিং নিশ্চিত করতে এই পদ্ধতিতে মডেলটি সঠিকভাবে বৈশিষ্ট্যের মান নির্ধারণ করা হয়।
তথ্য আগস্ট
তথ্যের রূপান্তরের মাত্রা, যেমন আবর্তন, মাপ, বা ফ্লিপিং ব্যবহার করে তথ্যের পরিমাণ বৃদ্ধি করুন ।