অটোএনকোডাররা হল নিউরাল নেটওয়ার্ক যা মূলত তাপ-দৈর্ঘ্যতা বা অয়নের তথ্য কমানোর জন্য ব্যবহার করা হয় । তাদের কার্যক্ষমতা হ্রাস করার একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক হচ্ছে পুনরায় যাচাই করা, যা স্বয়ংক্রিয় কোড তথ্যকে কিভাবে পুনরায় প্রকাশ করে তা পরিমাপ করা যায়, যা নির্ভর করে স্বয়ংক্রিয় তথ্যকে ব্যাখ্যা করে।

পুনরায় মিলিত হওয়ার কী কারণ?

রি-সেটিং সংক্রান্ত পূর্ববর্তী তথ্য ডিস্কের মধ্যে দিয়ে সংশোধন ও এর আউটপুটের মধ্যে পার্থক্যের হার হিসাব করা হয়েছে । একটি কম ত্রুটির সূচনা তথ্য ধারণ করে আরো ভাল ফলাফল তৈরি করা যায় ।

PIN পুনরায় গণনা করুন

অধিকাংশ সাধারণ পদ্ধতি হচ্ছে মিন স্কয়ারড ত্রুটি (এমইএম) এর মতো হারাঞ্জক ফাংশন ব্যবহার করা:

[[[[F] [/][/][F][F][F][F][[F][[F][F][/][/]][[][Q][[Q]][[[]]][[[[[]]]]

যেখানে[[[[[[[]][[F][F][F][F][F] মূল তথ্য [F], [F][F][/F]]:[[F]][[F]]:[[F],]]][[[[[[F]]]]]]]: প্রথম দিকে] [Ctrl+L], [F মন

পুনরায় লোড করতে ত্রুটি

সামান্য পুনর্গঠন ত্রুটি ইঙ্গিত দেয় যে অটোএনকোডার কার্যকরভাবে তথ্যের একটি নিম্নস্থান ধারণ করে ।

প্রশিক্ষণ চলাকালীন পুন:স্থাপনের সময় পুনর্গঠন ত্রুটি পর্যবেক্ষণ করা মডেলকে আঘাত করে এবং অতিরিক্ত সুবিধা গ্রহণ করতে সাহায্য করে ।

সারাংশ

অটো-এনকোডার কর্মক্ষমতা মূল্যায়নের জন্য রি-সেটার কর্মক্ষমতার জন্য প্রয়োজনীয় তথ্য গণনা করা অপরিহার্য। MSA পছন্দ অনুসারে মডেল কিভাবে সঠিকভাবে তথ্য সংগ্রহ করা হয়, উন্নতি, এবং অ্যাপ্লিকেশনের জন্য সুনির্দিষ্টভাবে তথ্য সরবরাহ করা হয়।