Table of Contents
নতুন নেটওয়ার্ক- এর মধ্যে পরামিতির সংখ্যা হিসাব করা এবং বিশ্লেষণের জন্য কতটা প্রয়োজন তা বুঝতে পারা অপরিহার্য ।
সম্পূর্ণনামে সংরক্ষিত স্তর
সম্পূর্ণ (dn) স্তরতে প্রত্যেক নিউরনের সঙ্গে সম্পর্কযুক্ত প্রতিটি ইনপুটের ওজনের সঙ্গে সম্পর্কযুক্ত এবং প্রত্যেকটা নিউরোনের একটা বৈষম্য রয়েছে ।
[[F] পরামিতির সংখ্যা:
উচ্চ পর্যায়ের বিপরীত দিশায় পরামিতির মান
তুলনার মাত্রা, ফিল্টারের মাপ, ফিল্টার এবং ইনপুট চ্যানেলের জন্য পরামিতির ওপর নির্ভর করে । এই সূত্র হল:
[[[[[[[[]] পরামিতির সংখ্যা:] (০) NumLOPREG [FONM] - র মধ্যে উপস্থিত ফাইল সংখ্যা [F]
মডেলে সর্বমোট পরামিতি
একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক এর মোট পরামিতি খুঁজে বের করার জন্য, প্রতিটি স্তরের পরামিতির পরামিতিকে সংক্ষেপে বলা হয়।
উদাহরণের সাহায্যে ব্যাখ্যা করুন
একটি মডেল বিবেচনা করুন যা সম্পূর্ণ সংযুক্ত ১০০ ইনপুট প্রাপ্ত এবং ৫০টি আউটপুট উৎপাদন করে । পরামিতির সংখ্যা হল:
- (১০০ ইনপুট ইনপুটের আকৃতি + ৫০ আউটপুট = ৫,০৫০=
এই গণনা মডেলের আকার এবং প্রশিক্ষণ প্রয়োজন বুঝতে সাহায্য করে ।