নিউরোস্ট্র নেটওয়ার্কগুলো জটিল সমস্যা সমাধানের জন্য শক্তিশালী হাতিয়ার, কিন্তু তারা প্রশিক্ষণ উপাত্তের তথ্যও ব্যবহার করে নতুন তথ্য পাওয়ার ক্ষমতা কমিয়ে আনে। নিয়মিত কৌশলগুলো অদৃশ্য তথ্যকে নিয়ন্ত্রণ করতে এবং দক্ষতা বাড়াতে সাহায্য করে। এই প্রবন্ধটি নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রশিক্ষণে নিয়মিত নিয়মিত পদ্ধতিতে ব্যবহার করা যায়।

বের হও ( E)

ড্রপআউট হচ্ছে একটা কৌশল যেখানে প্রশিক্ষণ দেয়ার সময় বাছাই করা টিকিয়ে রাখা হয়েছে। এটি নিউরোস্ট্রেটরগুলোকে কো-ডাপিং থেকে বিরত রাখতে পারে এবং নেটওয়ার্কগুলোকে আরও বেশি ডাকাতির বৈশিষ্ট্য গড়ে তুলতে উৎসাহিত করে। পরীক্ষা করার সময় সকল নিউরোক্টিভ ব্যবহার করা হয়, কিন্তু প্রশিক্ষণ চলাকালীন সময়ে তাদের আউটপুটের পরিমাণ কমিয়ে আনার জন্য।

দূরবিন

এটা ওজনের ওপর ভিত্তি করে ক্ষতির পরিমাণকে নিরুৎসাহিত করে ।

তথ্য আগস্ট

তথ্য অনুপ্রতারনা প্রশিক্ষণ সংক্রান্ত তথ্যের বৈচিত্র্যকে বৃদ্ধি করে যেমন আবর্তন, অনুবাদ অথবা মাত্রা ।

বন্ধ করা হয়েছে

প্রশিক্ষণ চলাকালীন সময়ে মডেলটির দক্ষতা পর্যবেক্ষণের সাথে যুক্ত হয়। প্রশিক্ষণ গ্রহণের সময় তার দক্ষতা পর্যবেক্ষণ করা বন্ধ করা হয়।

রেগুলার এক্সপ্রেশন secans সারসংক্ষেপ

  • [[[F] outp] :[FO] প্রশিক্ষণাধীন সময়ে নিউমোনিয়া উপেক্ষা করা হবে না ।
  • [[F] ঘড়ির শেষ প্রান্তে:[FLT] অতিরিক্ত খরচ কমানোর জন্য বড় বড় বড় ওজন [FLT] ।
  • [[F] অবিবর্তন] অবশ [FLT] - এ নির্ধারিত মান:[FO] [FR]] রূপান্তরের ফলে প্রশিক্ষণ সংক্রান্ত তথ্য প্রসারিত করে ।
  • [[F] [FOF] বন্ধ করা:[FO] বৈধ কর্মগুলো প্রদর্শনের ক্ষেত্রে প্রশিক্ষণ বন্ধ করো ।