Table of Contents
এর ফলে মডেল এবং তাদের ক্ষমতাকে নতুন তথ্যকে নিয়ন্ত্রণ করার ক্ষমতাকে প্রভাবিত করে ।
বিস্তা এবং ভ্যারেন্সের বোঝা
বিয়সা একটি বাস্তব-বিশ্ব সমস্যার সাথে যুক্ত হওয়ার কথা বলেছেন যেখানে একটি সহজ মডেল নিয়ে একটি সহজ মিল আছে। উচ্চ পক্ষপাতিত্বের কারণ হতে পারে, যেখানে মডেলটির নকশার নীচে ধরা পড়তে ব্যর্থ হয়। অন্য দিকে ভারিন্স, কিভাবে একটি মডেল বিভিন্ন প্রশিক্ষণ পদ্ধতি ব্যবহার করে, যেখানে বিভিন্ন ধরনের তথ্য বিশ্লেষণের মাধ্যমে তা ধারণ করা যায়, যেখানে শব্দকে ধারণ করার বদলে শব্দচিত্রকে ধারণ করা যায়।
মডেল নির্বাচন তে ট্রেড-অফস
একটি মডেল বেছে নেওয়ার সাথে একটি মডেল বেছে নেওয়া মানে বৈষম্য এবং ভিন্ন ভিন্ন ভিন্ন বৈষম্যের মধ্যে পার্থক্য রয়েছে। কিন্তু জটিল মডেলরা প্রায়ই কম বৈষম্যের শিকার হয় কিন্তু উচ্চ পার্থক্য রয়েছে। লক্ষ্য হচ্ছে এমন একটি মডেল যা পুরোপুরি কমিয়ে আনে।
বাঞ্চিং বিটা এবং ভারিন্স এর জন্য ব্যবহারিক পরামর্শ
- [[F] Collpser-posenter:[[FFLT] মডেল- বিরুদ্রম অভিনয় মূল্যায়ন এবং প্রতিরোধ করতে ক্রস-লিংক ব্যবহার করুন ।
- [[F] রেগুলার এক্সপ্রেশন:[FLT] LLOP[FLT] নিয়মিত পরিবর্তন পদ্ধতি যেমন LOULoo এর মতো নিয়মিতভাবে প্রয়োগ করুন অথবা মডেল জটিলতা নিয়ন্ত্রণ করুন ।
- [[F]]FLT [F] নির্বাচন:[FFLT] [FLT] এর বৈশিষ্ট্যকে সরল করার এবং পার্থক্য হ্রাস করে এটির সংখ্যা হ্রাস করা হবে।
- [[[F] মোড] ইন্ট্রিল জটিলতা:[[FFLT] সূত্রের জটিলতাগুলো পরিবর্তন করে, যেমন সিদ্ধান্তের গভীরতা নির্ধারণ করে ।
- [[F] সীমা] [FPRE:][FL] [FLT] একাধিক মডেলকে ট্র্যাক এবং পার্থক্য হিসাব করার জন্য কার্যকরভাবে নির্দিষ্ট করে ।