Table of Contents
অতিরিক্ত সুবিধাযুক্ত একটা নিউরাল নেটওয়ার্ক যখন প্রশিক্ষণপ্রাপ্ত তথ্যও ভালো করে শিখে, যার মধ্যে শব্দ এবং বাইরের তথ্যও রয়েছে, যা নতুন ডাটার দক্ষতাকে কমিয়ে দেয়।
ওভার-ফিগিং প্রণালী
এই যন্ত্রগুলোকে কীভাবে পরিমাপ করা যায়, সেই বিষয়ে একটা সাধারণ পদ্ধতিকে বর্ণনা করার পরিবর্তে, কীভাবে আদর্শ প্রশিক্ষণ পদ্ধতি সেই তথ্যকে স্মরণ করতে শুরু করে ।
আরেকটি পদ্ধতি হচ্ছে ক্রস-অন্তর্ভুক্ততা ব্যবহার করা, যেখানে তথ্য একাধিক সাব- সাইটে বিভক্ত হয়। মডেলটি প্রশিক্ষণ দেয় এবং এটিকে সাধারণ ক্ষমতা মূল্যায়নের জন্য।
অতিরিক্ত সুবিধা প্রদান করতে টেকনেটিক
বেশ কিছু কৌশল গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কে সাহায্য করতে পারে:
- [[[F] write [[F] :[FR] নিষ্ক্রিয়] এলোমেলোভাবে নির্দিষ্ট পথগুলির উপর নির্ভরতার সময় নিউমোনিয়া নিষ্ক্রিয় করে ।
- [[F] বন্ধ করা হচ্ছে:[FLT][FLT], বৈধ কর্ম সঞ্চালনার জন্য প্রশিক্ষণ বন্ধ করো ।
- [[F] রেগুলার এক্সপ্রেশন:[FLT] জটিল মডেলগুলোকে নিরুৎসাহিত করার জন্য যে ক্ষতি হার ১:১], তাকে শাস্তি দেওয়া হয় ।
- [[F] অবিবর্তন] ডাটা নর পূর্বতন:[FROPROPL] বিদ্যমান তথ্য প্রয়োগ করে প্রশিক্ষণের তথ্য প্রসারিত করে ।
- [[FLT] মডেলকে জটিলকরণ:[FLT] অতিরিক্ত মানের সাহায্যে নির্মিত হচ্ছে [FLT] সহজ স্থাপত্যগুলো ব্যবহার করুন ।
অন্তর্ভুক্ত
বৈধরূপে সংগঠিত মেট্রিকদের দ্বারা এবং ড্রপআউট, প্রাথমিক এবং নিয়মিত পদ্ধতিতে ব্যবহার করা, আদর্শায়ন সাধারণকরণকে উন্নত করতে পারে।