Table of Contents
এই বিষয়গুলো মেনে নেওয়া এবং প্রয়োগ করা, উপযুক্ত কৌশলের ফলাফলকে উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করতে পারে ।
ভাল ও খারাপ কাজ করার জন্য
অতিরিক্ত সুবিধাযুক্ত নেটওয়ার্ক যখন প্রশিক্ষণ সংক্রান্ত তথ্যও খুব ভালভাবে শিখে, যার মধ্যে শব্দও রয়েছে, যা নতুন তথ্যকে সাধারণ ভাবে তুলে ধরার ক্ষমতা কমিয়ে দেয়।
- নিয়মিত ভাবে পরিবর্তন করা যেমন, ড্রপআউট অথবা L2 নিয়মিত ভাবে ব্যবহার করা।
- প্রশিক্ষণ গ্রহণের প্রথম দিকে বাধা দেয়া।
- নিশ্চিত করুন যথেষ্ট এবং বিভিন্ন প্রশিক্ষণ উপাত্ত।
- মডেল জটিলতা সঠিকভাবে পরিবর্তন করুন ।
ইম্পেরপার উপাত্ত প্রিপিং
তথ্য পূর্বপরিকল্পিত নেটওয়ার্ক কর্মক্ষমতার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ । উচ্চ পর্যায়ের উপাত্ত ধীরগতি অথবা দুর্বল তথ্য ধীর গতির অথবা দুর্বলতার দিকে পরিচালিত করতে পারে । সঠিক তথ্য না পেয়ে তথ্য পরিচালনার জন্য গুরুত্বপূর্ণ ।
ভুল গঠন বেছে নেওয়া
একটি উপযুক্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক স্থাপত্যবিদ্যা বেছে নেওয়া থেকে শিক্ষা গ্রহণ করা যায় । উদাহরণস্বরূপ, অনুক্রমের জন্য সহজ ফিড প্রতিদ্বন্দ্বিতামূলক নেটওয়ার্ক ব্যবহার করা হয়তো কার্যকর হবে না । সমস্যার সমাধানের জন্য স্থাপত্যের অনুরূপ নকশার অনুরূপভাবে বর্ণনা করো ।
প্রশিক্ষণ প্রশিক্ষণ
টেকনিকরা যেমন গ্রেডিয়েন্ট ক্লিপিং, সঠিক শুরু, উপযুক্ত কাজ করার জন্য উপযুক্ত সক্রিয়করণ পদ্ধতি ব্যবহার করে স্থির প্রশিক্ষণ দিতে পারে ।