Table of Contents
নতুন মাত্রাগত নর্রগত নেটওয়ার্ক (সিএনএন) চিত্র গঠন এবং স্বীকৃতির কাজে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়।
সাদৃশ্য (আক্রমণ)
স্তর স্তরগুলো প্রায়ই মেট্রিক, সঠিক খরচ এবং উৎপাদনশীল মানের ওপর ভিত্তি করে মূল্যায়ন করা হয় ।
উত্পাদক গণনা
বেশ কিছু বিষয় পরস্পরের সাথে মিলে যায়। এগুলোর মধ্যে রয়েছে নিম্নের আকার, ফিল্টার, এবং রূপান্তর। এই পরামিতির পরিবর্তন, এই স্তরগুলো বিশেষ করে প্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্যকে পরিবর্তন করতে পারে এবং নেটওয়ার্ক এর সামগ্রিক কর্মক্ষমতাকে প্রভাবিত করতে পারে।
অবস্থান্তর ফলাফল
উদাহরণস্বরূপ, ফিল্টারের সংখ্যা বৃদ্ধি করা সঠিক সময় ও মেমরির ওপর নির্ভর করতে পারে কিন্তু এই বিষয়গুলো উন্নত করার জন্য যথেষ্ট সময় ও মেমরি ব্যবহার করা প্রয়োজন ।
কি-র পরিমাপ-ব্যবস্থা
- [[F] senters: [FLT] অবদান:[FLT] প্রত্যেক স্তর কতটা মানের উন্নতি করে তা পরিমাপ করুন ।
- [[F] cont.0] Colications:[FLT][FLT] প্রশিক্ষণ ও পরিধির মধ্যে solip অন্তর্ভুক্ত করুন ।
- [[F] f[F] সমৃদ্ধতা:[FLT] পর পর পর পর পর পর পর পর বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য এবং বৈশিষ্ট্যকে আলাদা করে ফেলে দেয় ।
- [[F]L]L [FLT] গভীরতা:[[FFLT] ডি.এফ.এল. স্তরগুলো] আরো বি.এম.এর জন্য আরো বি. এল. এর বিপরীত বৈশিষ্ট্য ধারণ করে।