Table of Contents
অতিরিক্ত পদ্ধতিতে কমপ্লেক্স নিউরুনাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ দেয়া একটা সাধারণ চ্যালেঞ্জ, যেখানে মডেলরা প্রশিক্ষণ দেয় কিন্তু অদৃশ্য তথ্য সম্পর্কে ভাল ভাবে তথ্য দিয়ে কিন্তু কোন তথ্য সম্পর্কে ভাল ভাবে কাজ করে না। নিয়মিত কৌশল এই মডেলগুলোকে ব্যবহার করে এই মডেলগুলোকে সাধারণ মানসম্মত করার ক্ষমতা বাড়াতে সাহায্য করে। এই প্রবন্ধে নিয়মিত উন্নতকরণ পদ্ধতি পরীক্ষা করে যাতে জটিল নিউরাল নেটওয়ার্কের জন্য কার্যকর হয়।
ড্রপ-আউট ও ভেরিয়েন্ট
ড্রপআউট হচ্ছে নিয়মিত ভাবে ব্যবহার করা নিয়মিত এক কৌশল, যা র্যাপিড লিটআউট এবং ড্রপকানের মত নিউ ইয়র্ক টাইমস-এর ক্ষেত্রে বিশেষ দৃশ্যের উন্নতির ক্ষেত্রে পরিবর্তন আনতে সাহায্য করে ।
শক্তি সংক্রান্ত তথ্য
সাধারণ পদ্ধতিকে সমানভাবে ওজনের মাত্রা কমিয়ে আনার জন্য সমান শাস্তি হিসেবে উল্লেখ করা হয়, যার মধ্যে রয়েছে L1 নিয়মিতীকরণ, এবং L2 নিয়মিতীকরণ, যা অনেক ওজনকে নিরুৎসাহিত করে, যা প্রশিক্ষণে উপযুক্ত শব্দ থেকে এই যন্ত্রকে বিরত রাখতে সাহায্য করে ।
তথ্য নং ১
ট্রিটেশনের সাহায্যে কৃত্রিমভাবে বিভিন্ন ধরনের তথ্য প্রদর্শন করার মাধ্যমে প্রশিক্ষণকে বৃদ্ধি করে, যেমন পরিবর্তন, মাপ, বা রং পরিবর্তন, মাপ, বা রূপান্তরের মাধ্যমে প্রশিক্ষণ ব্যবস্থা ।
উচ্চ পর্যায়ের টেকনক
অন্যান্য উচ্চ পর্যায়ের রেগুলার পদ্ধতি:
- [[F]BRE:0 [0] ঘরের গতিবর্ধন:[FLT] ট্র্যাক [FLT] এর স্বাভাবিক স্তরের স্তরগুলো স্বাভাবিক করে শেখাও ।
- [[F] বন্ধ করা হচ্ছে:[FOFLT] বৈধ কর্মক্ষমতার উন্নতির সময় প্রশিক্ষণ বন্ধ করা হবে ।
- [[F] SpLTRE:[FLT] n:[FLT] স্পেকট্রোল বা ওজনের সমন্বয়কে দৃঢ় প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য স্পেকট্রাম নির্ধারণের জন্য স্পেকট্রোম নির্ধারণ করে ।
- [[F] ব্লক:[FLT] ব্লক:[FLT] বিচ্ছিন্ন অঞ্চলগুলো মানচিত্র, নিয়মিতায়নের মাধ্যমে বিচ্ছিন্ন অঞ্চলগুলোতে ছড়িয়ে পড়ে।