অতিরিক্ত সুবিধা পাওয়া গেলে যখন এনএলপি মডেলও প্রশিক্ষণপ্রাপ্ত তথ্যও ভালো করে শিখে, যার মধ্যে শব্দ এবং বাইরের তথ্যও রয়েছে, যা নতুন তথ্যকে সাধারণ ভাবে ব্যবহার করার ক্ষমতা কমিয়ে দেয়।

এনএলপি-তে অতিরিক্ত উপলব্ধি

স্বাভাবিক ভাষার প্রক্রিয়াতে, অতিরিক্ত সুবিধা দেয়া মডেলদের কাছে যেতে পারে যারা প্রশিক্ষণ সংক্রান্ত তথ্য ছাড়া অন্য কোনভাবে কাজ করে কিন্তু পরীক্ষার তথ্য সম্পর্কে খুব কম। এই বিষয়টি জটিল নকশাগত নেটওয়ার্কের মতো জটিল মডেলদের মধ্যে একটি সাধারণ বিষয়, যার অনেক পরামিতি রয়েছে।

NLP এর জন্য নিয়মিত টেকানিক রূপান্তর

নিয়মিত ভাবে পদ্ধতিতে প্রশিক্ষণ পদ্ধতিকে বাধা হিসেবে যোগ করা হয়, যা অতিরিক্ত সুবিধা গ্রহণের ঝুঁকি কমিয়ে আনে।

  • [[FLT] :[FLT] out [FLT] এলোমেলোভাবে পুনঃগঠিত হওয়া প্রতিরোধ করতে প্রশিক্ষণ দেওয়ার সময় নিউমকে নিষ্ক্রিয় করে ।
  • [[F] ঘড়ির কাঁটার বিপরীত দিকে :[F] ফাংশনের ক্ষেত্রে বড় আকারের জন্য একটি শাস্তি যোগ করো ।
  • [[F] [FOF] বন্ধ করা:[FO] বৈধ কর্ম সঞ্চালনার সময় প্রশিক্ষণ বন্ধ করা হবে না ।
  • [[F] Database 5.1] অ্যাক্ট অ‌্যাক্ট:[FFLT] পরিবর্তিত অথবা সিন্থিক উদাহরণের সাহায্যে প্রশিক্ষণ সংক্রান্ত তথ্য প্রসারিত করে ।

[ অধ্যয়ন প্রশ্নাবলি]

নিয়মিত ভাবে নিয়ন্ত্রণ করা ছাড়াও, অন্যান্য কৌশল এনডিএলপি সিস্টেমে প্রবেশ করাকে প্রতিরোধ করতে সাহায্য করবে:

  • মডেল কর্মক্ষমতা মূল্যায়নের জন্য ক্রস-প্ল্যান ব্যবহার করুন।
  • উপযুক্ত স্থাপত্য বাছাই করে সীমা মডেল জটিলতা।
  • নিশ্চিত করুন যথেষ্ট এবং বিভিন্ন প্রশিক্ষণ উপাত্ত।
  • প্রশিক্ষণ এবং বৈধ অবস্থান পর্যবেক্ষণ নিয়মিতভাবে।