Table of Contents
তারা এই মডেলগুলোকে ভাল তথ্য প্রদান ও নিশ্চিত করতে সাহায্য করে।
[ অধ্যয়ন প্রশ্নাবলি]
ড্রপআউট হচ্ছে নিয়মিত ভাবে নির্মাণ প্রক্রিয়া যা প্রশিক্ষণ দেওয়ার সময় নিউরেলদের একটি বিশেষ ধাপকে নিষ্ক্রিয় করে দেয়। এটা বিশেষ বৈশিষ্ট্যের উপর নির্ভর করে নিউরেলগুলো আরো বেশি ডাকাতির জন্য নেটওয়ার্ককে উৎসাহিত করে এবং এই নেটওয়ার্কের উৎসাহ প্রদান করে যে, প্রশিক্ষণ গ্রহণের সময় ড্রপআউট সাধারণত প্রশিক্ষণ গ্রহণ করে এবং তা বন্ধ করে দেওয়া হয়।
০ থেকে ৫. ০ থেকে ৫. ০ পর্যন্ত কমে আসা এই সমস্যা এবং নেটওয়ার্ক স্থাপত্যের উপর নির্ভর করে।
রেগুলার তথ্য প্রদর্শনকারী পাশ্ববর্তী- sound
সাধারণ পদ্ধতিতে ব্যবহার করার মধ্যে রয়েছে L1 এবং L2 নিয়মিতীকরণ, যা নেটওয়ার্কে বিশাল ওজনের ভার বহন করে ।
এই শাস্তিগুলো প্রশিক্ষণ দেওয়ার সময় নষ্ট হওয়া ফাংশনগুলোর সঙ্গে যুক্ত করা হয়েছে, মডেলকে ছোট ওজনের চেয়ে ছোট ওজনের চেয়ে বড় করে দেখতে পরিচালিত করা ।
মডেল সমীপনা প্রভাবের উপর ভিত্তি করে
তারা বিভিন্ন উপাত্ত নমুনার মাধ্যমে অভিনয় করে এবং নতুন ইনপুটের মুখোমুখি হলে তা পরিবর্তন রোধ করতে সাহায্য করে।
এই পদ্ধতিগুলো কার্যকরভাবে প্রয়োগ করা আরও নির্ভরযোগ্য এবং নির্ভুলভাবে ও নির্ভুল নেটওয়ার্ক, বিশেষ করে সীমিত তথ্যসহ জটিল কাজে পরিচালিত করতে পারে ।