এর জন্য একটা নেটওয়ার্ক ব্যবহার করার ক্ষমতা একটা নেটওয়ার্কের জটিলতাকে নির্দেশ করে, যা উভয়ের জ্ঞান ও ক্ষমতাকে প্রভাবিত করতে পারে, যা উভয়েরই ক্ষমতা ও খরচের ঝুঁকিকে প্রভাবিত করে ।

মডেল ধারণক্ষমতা

বেশ কিছু মেট্রিক নিউরাল নেটওয়ার্কের ক্ষমতা পরিমাপ করার জন্য ব্যবহার করা হয় । এগুলোর মধ্যে রয়েছে পরামিতি, ভিসি মাত্রা এবং রাদিমাচার জটিলতা । প্রতিটি তথ্য কিভাবে নমনীয়ভাবে নমনীয়ভাবে সঠিক তথ্য দিতে পারে, তা জানা ।

; এর ফলে নির্ভরতার অভাব দেখা দেয়

এর জন্য আরও বেশি পরামিতির আরও বেশি ক্ষমতা রয়েছে কিন্তু আরও বেশি তথ্যের প্রয়োজন হতে পারে ।

সাধারণীকরণ এবং এর প্রতি চ্যালেঞ্জ

সাধারণ ভাবে রূপান্তরের মানে হচ্ছে অদৃশ্য তথ্য প্রদর্শন করার ক্ষেত্রে মডেলের দক্ষতাকে তুলে ধরা। উচ্চ-ক্ষমতা মডেলরা প্রশিক্ষণ গ্রহণের ক্ষেত্রে, যার ফলে দরিদ্রের ক্ষমতা এবং নিয়মিত দক্ষতা অর্জনের চাবিকাঠি।

  • মডেল জটিলতা
  • প্রশিক্ষণ- এর আকার সংক্রান্ত তথ্য
  • রেগুলার এক্সপ্রেশন
  • এই মেমরি গণনাকারী অ্যালগরিদম