Table of Contents
নকশা করা নিউরাল নেটওয়ার্ক এর মধ্যে বিভিন্ন চ্যালেঞ্জের অন্তর্ভুক্ত রয়েছে যা পারফর্মেন্স এবং সঠিক মানের প্রভাব ফেলতে পারে।
ভাল ও খারাপ কাজ করার জন্য
অতিরিক্ত সুবিধাযুক্ত অনুষ্ঠান হয় যখন একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ তথ্যও ভালো করে শিখে, যার মধ্যে শব্দও আছে, যা কম খারাপ ফলাফলের জন্য দায়ী।
সমাধানগুলোর মধ্যে নিয়মিত ভাবে পরিবর্তন পদ্ধতি, যেমন ড্রপআউট অথবা L2 নিয়মিত ভাবে নিয়ন্ত্রণ করা এবং মডেল জটিলতার পরিবর্তন।
ভুল গঠন বেছে নেওয়া
একটি অনুপযুক্ত নর্ট্রোল নেটওয়ার্ক বেছে নেওয়া হলে তা শেখা যায় । উদাহরণস্বরূপ, অনুক্রমের জন্য সহজ ফিড forward ব্যবহার করা তথ্যের জন্য সম্ভবত কার্যকরী নয় ।
তথ্যের ধরন এবং সমস্যার তথ্য উপলব্ধি করা দরকার স্থাপত্যের পথ বেছে নেওয়ার জন্য । নতুন একটি নেটওয়ার্ক (সিএনএন) উপাত্তের জন্য উপযুক্ত, এদিকে বর্তমান নিউরাল নেটওয়ার্ক (আরএনএন) তথ্য প্রদান করে থাকে।
উচ্চ পর্যায়ের তথ্য ও Imdd ক্লাস
কমসে কম পরিমাণ তথ্যকে কম সাধারণ ভাবে ব্যবহার করা যায়।
সমাধানগুলোর মধ্যে আছে তথ্য সংগ্রহ, আরো তথ্য সংগ্রহ করা, এসএমটিটিই-এর মতো প্রযুক্তি ব্যবহার করা এবং শ্রেণীকক্ষের সাথে শ্রেণীকে ভারসাম্য বজায় রাখার জন্য শ্রেণীকে ওজনের গুরুত্ব প্রদান করা।
উন্নতির প্রতিবন্ধকতা
সঠিক পথ বেছে নেওয়া এবং শেখার হারকে বেছে নেওয়া খুবই গুরুত্বপূর্ণ ।
( হিতোপদেশ ৩: ৫) আদম ও হবার মতো গুণসম্পন্ন ব্যক্তিরা ব্যবহার করে এবং শেখার সময়গুলোকে কাজে লাগানো দক্ষতা ও ফলাফলকে উন্নত করতে পারে ।