গভীর মডেলদের প্রশিক্ষণে লস ফাংশনগুলো অপরিহার্য। তারা একটি মডেলের গণনা কত ভালোভাবে হবে তা নির্ণয় করে। বুঝতে হলে, কিভাবে এই ফাংশনগুলি বিন্যাসের উন্নতির জন্য গুরুত্বপূর্ণ। আপনি কি ভাবে যাচাই করতে পারেন এবং কিভাবে এই কাজ করতে হবে, তা বুঝতে পারবেন। এবং কি ভাবে এই কাজ করতে হবে, তা ঠিক করতে হবে, আপনি কি করে দেখতে পারেন? এবং কি করতে পারেন, আপনি কি করে আপনার কাজ করতে পারেন, এবং আপনার কাছে এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ। আপনি যদি আপনার কাছে এটি আপনি একটি আদর্শ মডেল হতে পারেন, আপনি আপনার কাছে এটি ব্যবহার করতে পারেন, এবং আপনার দক্ষতা এবং আপনার দক্ষতাকে আপনার দক্ষতা এবং দক্ষতাকে প্রকাশ করতে পারেন। এবং আপনি যদি আপনি একটি নির্দিষ্ট করে, আপনি একটি আদর্শ মডেল হতে পারেন, এবং আপনার দক্ষতায় আপনি একটি নির্দিষ্ট কাজের জন্য যা আপনি আপনার প্রয়োজন। এবং আপনার প্রয়োজন অনুসারে, এবং আপনি একটি সংখ্যাও করতে পারেন। এবং আপনি যদি আপনি একটি সংখ্যা নির্ধারণ করতে পারেন, এবং আপনার প্রয়োজন অনুসারে, এবং আপনার প্রয়োজন অনুসারে এই কাজ করতে পারেন। আপনি একটি সংখ্যা নির্ধারণ করতে পারেন, এবং আপনি একটি সংখ্যাও করতে পারেন। এবং আপনি একটি সংখ্যাও আপনি একটি একক একক ব্যবহার করতে পারেন। এবং সঠিক কাজ করতে পারেন। এবং সঠিক কাজের জন্য একটি সংখ্যাও করতে পারেন। এবং সঠিক পদ্ধতি ব্যবহার করতে পারেন। এবং সঠিক পদ্ধতি ব্যবহার করতে পারেন। এবং সঠিক একক

( নিম্নমুখী ফাংশন)

একটি মডেল ও প্রকৃত আউটপুটের পূর্বাভাসের ফলাফলের মধ্যে পার্থক্যের হার। এটি একটি মান নির্দেশ করে একটি মান । প্রশিক্ষণ চলাকালীন লক্ষ্য হল, সঠিক তথ্যের উন্নতির উদ্দেশ্যে লক্ষ্য রাখা ।

উচ্চ পার্থক্যের সাধারণ ধরন

  • [[F] Mrand ত্রুটি (M] [/ [FLT]] রি-সেটিং কাজের জন্য ব্যবহৃত হয়, এটি ভবিষ্যৎ- এর গড় বর্গ সংখ্যার মধ্যে উপস্থিত পার্থক্য গণনা করে ।
  • [[F] Colp-NOPCOP - NOPCOP:[[FFLT][[FLT] সাধারণ নিয়ম; mithithers এর মধ্যে পার্থক্যের পার্থক্য রয়েছে।
  • [[F] Hing Hing Hing Hing Hing Hear:[FLT] ভেক্টর মেশিন- এর মত প্রশিক্ষণ ক্লাসগুলোর জন্য ব্যবহৃত

শতাংশের মান হ্রাস করা হবে ( বললাম)

হার কমানোর প্রক্রিয়াকে বেশ কয়েকটা ধাপের সঙ্গে যুক্ত করা হয়েছে:

ধাপ ১: অনুমান করুন

ভবিষ্যদ্বাণীর মডেলে ইনপুট তথ্য খাওয়ানো হয় । এই ভবিষ্যদ্বাণীটির সঙ্গে প্রকৃত লেবেল বা মান তুলনা করা হয় ।

ধাপ ২:

কিন্তু, এই পরিবর্তনগুলোকে আরও জটিল করে তোলে ।

ধাপের প্রস্থ কনফিগার করুন:

গ্রেডিয়েন্টের আকাঙ্খিত পরামিতির মান পরিবর্তন হওয়ার ফলে বস্তুর সীমা পরিবর্তিত হতে পারে। এই বৈশিষ্ট্যের মান প্রয়োগ করে এই মাত্রা হ্রাস হওয়া পর্যন্ত এই প্রক্রিয়াটি একটি গ্রহণযোগ্য স্তর পর্যন্ত চলতে থাকবে।