Table of Contents
নিউরাল নেটওয়ার্কগুলোর ত্রুটি বুঝতে ও বিশ্লেষণ তাদের কর্মক্ষমতার উন্নতি করতে সাহায্য করে ।
বিশ্লেষণে দ্বন্দ্ব
ভুল ব্যাখ্যার সঙ্গে সাধারণত মেট্রিকের মিল, সঠিক, স্পষ্ট এবং F1 স্কোর জড়িত । এই মেট্রিক নেটওয়ার্কগুলো একটি তথ্যতে কতটা ভালোভাবে কাজ করে । কনস্ট্রেট্যাল নেটওয়ার্কগুলো একই ধরনের ত্রুটিগুলোকে কল্পনা করে । কনস্ট্রিস্ট্রেশনের সঙ্গে মিথ্যা ও নেতিবাচক বিষয়গুলো পরীক্ষা করার জন্য ব্যবহার করা হয় ।
উদাহরণস্বরূপ, গণনা করার মোট ভবিষ্যদ্বাণীর সংখ্যা গণনা করার মাধ্যমে সঠিক তথ্যের পরিমাপ করা হয় ।
Reported করতে কৌশল
এগুলো হল তথ্য, হাইপারপ্ল্যান, হাইপারপন্সিং এবং নিয়মিতকরণ কৌশল ।
অন্যান্য কৌশলের সাথে মডেল স্থাপত্যের রদবদল যুক্ত, যেমন স্তর যোগ করা অথবা পরিবর্তনের প্রক্রিয়া যেমন ড্রপআউট অথবা প্রাথমিক পদ্ধতিতে প্রয়োগ করা। সেরা মডেল কনফিগারেশন নির্বাচন করতে ক্রস-অ্যান্ডেট সহায়তা করে।
গঠন ও পরিবর্তন
প্রশিক্ষণ এবং সরবরাহের সময় মডেল ত্রুটি পর্যবেক্ষণ করা, সময়ানুবর্তী রদবদলের সুযোগ করে দেয় ।