এর অন্তর্ভুক্ত হল, মডেলের দক্ষতা ও সমন্বয়সাধনের গতিকে সমন্বয় করা ।

মাপ পরিবর্তনের ভিত্তি

সাধারণ কৌশলের মধ্যে রয়েছে মিমক্সির বৈশিষ্ট্যকে নির্দিষ্ট সীমা, সাধারণ এক মানের বৈশিষ্ট্যে রূপান্তরিত করা।

[[F] [FLT] [x] (x -x] (x) /x(x) - p(x) - র ক্ষেত্রে) [FON]

অন্যদিকে, এককগত পার্থক্যের মধ্য দিয়ে সেন্টারগুলো বিভিন্ন ধরনের পরিবর্তন নিয়ে গঠিত:

[[F]] [Ctrl+L] CLIENTৎ =x - [F]

নিউরোগ্রামের প্রশিক্ষণয় Isted উপর প্রভাব ফেলা

এ ছাড়া, পরিমাপের মাধ্যমে আরও স্থায়ীভাবে বৃদ্ধি পাওয়া, অদৃশ্য হওয়ার ঝুঁকিকে হ্রাস করা অথবা ক্ষয়প্রাপ্ত তাপমাত্রার ঝুঁকি কমিয়ে দেয় ।

সমার্থক পদার্থের আকার অনুসারে নিউরিস্ট নেটওয়ার্কগুলো সক্রিয়ভাবে সংযুক্ত থাকে । এই ফাংশনের সক্রিয় অংশগুলোর মধ্যে ইনপুটের পরিমাণ নিশ্চিত করে যে, এই ধরনের কাজের মধ্যে কোন ইনপুট পড়ে না, দক্ষতা অর্জন করে ।

ব্যবহারিক পরামর্শ

বৈশিষ্ট্য প্রয়োগ করা হলে, প্রশিক্ষণ তথ্যের উপর মাত্রা পরিমাপ করা গুরুত্বপূর্ণ এবং তারপর একই রূপান্তরের ক্ষেত্রে একই ধরনের পরিবর্তন প্রয়োগ করা যাবে। তথ্য ফাঁসের তথ্য ফাঁস করা এবং তথ্য পূরণ করা হবে।

  • বাঁধাকৃত বৈশিষ্ট্যের জন্য মিনিটx-mix- এর মাপ ব্যবহার করুন ।
  • সাধারণত বিতরণকৃত তথ্যসমূহের ক্ষেত্রে সাধারণ গুণগত মান প্রয়োগ করা হয় ।
  • শুধু প্রশিক্ষণপ্রাপ্ত তথ্য উপর নির্ভর করে।
  • যেকোন তথ্য অনুরুপের পর-ট্রান্সমিটার তথ্য.