Table of Contents
যন্ত্র শেখার জন্য সর্বোত্তম মানের মান ও দক্ষতাকে কাজে লাগানো একটা মৌলিক প্রক্রিয়া ।
Cobis ফাংশান
ফলাফল এবং প্রকৃত মূল্যবোধের মধ্যে পার্থক্যের একটি ফাংশনের ব্যবস্থা করা হয়। সাধারণ উদাহরণ হলো রেভেন্সের (এমএস) অর্থ রিভলেশন এবং ক্রস-এনট্রোপি (এমএল) ত্রুটি। এই ফাংশনটি ব্যবহার করে তথ্যের উপর ভিত্তি করে অতিরিক্ত তথ্য যাচাই বা ত্রুটির সাথে যুক্ত।
উন্নতির জন্য প্রস্তুত
রাসায়নিক হারের সর্বনিম্ন পরিমাণের গণনায় ব্যবহৃত ক্যালক- অ্যালগরিদমের (phynfix) ব্যবহার করা হয় যা ব্যয়ের হার গণনা করে । মৌলিক গণনায় এই পদ্ধতি ব্যবহার করা হয় যা কিনা খরচের গ্রেডিয়েন্টের বিপরীতে ব্যবহার করা হয় । এই পদ্ধতিটি হল:
- প্রতিটি পরামিতির প্রতি সম্মান দেখিয়ে খরচের গ্রেডিয়েন্ট হিসাব করা ।
- গ্রেডিয়েন্টের ভগ্নাংশ (শিক্ষার হার) দ্বারা পরামিতির মান সমন্বয় করা হয় ।
- প্রক্রিয়াটা আবার শুরু করা হচ্ছে যতক্ষণ না একত্র হচ্ছে.
কৌশল
কার্যকর বাস্তবায়নের জন্য প্রয়োজনীয় অ্যালগরিদম নির্বাচন ও হাইপার-পারিংমিটার নির্বাচন করুন। কৌশলসমূহ:
- ব্যাচ, স্পেকট্রাস্টিক অথবা মিনি-বাচ গ্রেডিয়েন্টের মধ্যে থেকে যাওয়া।
- শেখার হারকে উন্নত করা, গতি ও দৃঢ়তার ভারসাম্য বজায় রাখা ।
- অতিরিক্ত সুবিধা গ্রহণ করা রোধ করার জন্য নিয়মিত ব্যবস্থা করা হচ্ছে।
- যেমন অদৃশ্য তরঙ্গের মধ্যে পার্থক্য সনাক্ত করতে ব্যয় হওয়া ফাংশন পর্যবেক্ষণ করা হচ্ছে ।