Table of Contents
কিন্তু, এই মডেলগুলোকে তাদের জটিলতার কারণে সাহায্য করা কঠিন হতে পারে ।
সাধারণ ভুল ইন দিপ্লুরাল নেটওয়ার্ক ডেভেলপমেন্টে প্রবেশ করুন
একটা ভুল তথ্য সাধারণত ভুল তথ্য থাকে ।
এ ছাড়া, অনুপযুক্ত হাইপারপারপারমিটার বাছাই করা, যেমন শেখার হার অথবা ব্যাচের আকার নির্ণয় করা প্রশিক্ষণকে বাধা দিতে পারে ।
সমস্যার জন্য টেকনলিং প্রণালীর জন্য টেকনিক
তথ্য পাইপের সাহায্যে সমস্যা সমাধান করার জন্য তথ্য পাইপ লাইন যাচাই করে শুরু করুন। নিশ্চিত করুন যে তথ্য সঠিকভাবে ব্যবহার করা হয় এবং বিভক্ত করা হয়। বৈধ তথ্য ব্যবহার করে তথ্যগুলোকে নিয়ন্ত্রণ করা এবং নিয়মিত পরিবর্তন পদ্ধতি যেমন ড্রপআউট অথবা ওজনের মত পরিবর্তন করা যায় এমন পদ্ধতি ব্যবহার করা যায়।
প্রশিক্ষণ এবং বৈধরূপে চিহ্নিত করা, যেমন কমসে কমপন্সিং অথবা ওভারক্যান্সিং (অভিব্যক্তি) ।
ডিবাগ করার জন্য সর্বোত্তম অভ্যাস
- টেনসার বোর্ডের মতো ডিবাগ টুলগুলি ব্যবহার করে পর্যবেক্ষণ প্রক্রিয়া কল্পনা করুন।
- জটিলতা বৃদ্ধির পূর্বে একটি সহজ মডেল দিয়ে আরম্ভ করুন ।
- প্রশিক্ষণ চলাকালীন নিয়মিতভাবে আপনার মডেল তথ্য ব্যবহার করে।
- ডেটা লিক তথ্য বা ত্রুটি যা squy ফলাফল সৃষ্টি করতে পারে তা যাচাই করুন।
- অংশগ্রহণের ক্ষেত্রে বিশেষ কিছু পরিবর্তন ও ফলাফল চিহ্নিত করতে নথি পরিবর্তন।