প্রশিক্ষণাধীন নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রয়োজনীয় উপাদানগুলো অপরিহার্য । তারা গণনা করে মডেলের ভবিষ্যৎ- এর সঠিক তথ্য কেমন হবে । মেশিন শেখার জন্য উপযুক্ত ক্ষতি (Hep) ফাংশন বেছে নেওয়া অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ ।

উচ্চ পার্থক্যের ধরন

বিভিন্ন কাজের জন্য ভিন্ন ভিন্ন কাজের প্রয়োজন ।

  • [[F] Mrand ত্রুটি (M] [E][FLT] অবিকৃতিক সমস্যার জন্য ব্যবহৃত হয়, এটি ভবিষ্যৎ- এর গড় বর্গ সংখ্যার মধ্যে উপস্থিত পার্থক্য হিসাব করে ।
  • [[F] Colps - NOPPCOP - DOPCOP:[FLT][FLT], বাধ্যতামূলক কাজের জন্য ব্যবহৃত মান [1], এর মধ্যে পার্থক্যের সীমা নির্ধারণ করুন।
  • [[F] Hing Hing Hing Hing Hear:[FLT] সাধারণ ব্যবহার করো [FLT] line-র মাধ্যমে বাগ মেশিনগুলোর মধ্যে সাধারণ ব্যবহার করুন।

ডানদিকে (লস লিবার) ফাংশন নির্বাচন করা হচ্ছে

এই অপশনটি সমস্যার প্রকৃতি এবং উপাত্তের বৈশিষ্ট্যের উপর নির্ভর করে । রিগ্রেশন টাস্কের জন্য mE বা কো- বন- ইন ত্রুটি সাধারণ । একটি বিকল্পের জন্য linedodepers, line, line- Cododectory । একটি ফাংশান নির্বাচন করা হলে তথ্যের ফলাফল এবং ধরন সম্পর্কে বিবেচনা করুন ।

ক্যালকুলেটর

পরাজয়ের গণনায় মডেলের ভবিষ্যৎবানী এবং প্রকৃত লেবেলের সাথে বাছাই করা সাধারণ ফাংশনের সাথে যুক্ত । অধিকাংশ মেশিন শেখার যন্ত্র কার্যকরভাবে ব্যর্থ হয়ে কাজ করে । প্রশিক্ষণকালীন পদ্ধতিতে, উন্নত মানের পরামিতি হ্রাসের জন্য আদর্শ সংখ্যা গণনা করা হয় ।