Table of Contents
গভীর শেখার মধ্যে, অদৃশ্য তথ্যের ভালো মডেল অর্জনের জন্য বৈষম্য এবং বৈষম্যের প্রয়োজন।
বিস্তা এবং ভ্যারেন্সের বোঝা
বিওস যুক্তির কথা উল্লেখ করেছেন মডেলে অতিরিক্ত সরল ধারণা থাকার কারণে, যার ফলে কম খরচে, এর ফলে তা কমতে শুরু করে।
BASA কুড়াল করার ব্যবহারিক পদ্ধতি
পক্ষপাতিত্ব হ্রাস করার জন্য আরও বেশি করে স্থাপত্যবিদ্যা, যেমন গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক, এর মতো আরও বেশি প্রকাশমান স্থাপত্যগুলোকে ব্যবহার করুন, তথ্যের মধ্যে জটিল নকশাকে ধারণ করতে সাহায্য করতে পারে ।
ভারিলানের ব্যবহার হ্রাস করার কার্যকর পদ্ধতি
মতভেদ মীমাংসা করার সঙ্গে এমন পদ্ধতি যুক্ত করা, যেগুলো গ্রহণযোগ্য হওয়ার ক্ষেত্রে বাধা দেয় ।
- L2 অথবা ড্রপিং এর মত নিয়মিত পরিবর্তন প্রয়োগ করা হচ্ছে
- প্রশিক্ষণ সংক্রান্ত তথ্য বৈচিত্র্য বৃদ্ধি করতে ডাটা সমষ্টিকরণ ব্যবহার
- প্রশিক্ষণ চলাকালীন প্রাথমিক সময় থেমে থাকার জন্য
- কাজের সঙ্গে যুক্ত পদ্ধতিগুলো যেমন ব্যাগিং অথবা বড়ো করে
মলাটক
প্রশিক্ষণ চলাকালীন কার্যকর দক্ষতা পর্যবেক্ষণ করা খুবই গুরুত্বপূর্ণ।