Table of Contents
নিউরাল নেটওয়ার্ক ধ্বংস করা জরুরি উপাদান যা আউটপুটের ফলাফল এবং প্রকৃত লক্ষ্যের মধ্যে পার্থক্য পরিমাপ করে । তারা মডেলের পরামিতিকে উন্নত করার জন্য প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার মাধ্যমে প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া পরিচালনা করে । বুঝতে পারে, কীভাবে এই ফাংশন কার্যকর নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেলের জন্য গুরুত্বপূর্ণ ।
উচ্চ পার্থক্যের ধরন
কাজের উপর ভিত্তি করে বিভিন্ন ধরনের কাজ রয়েছে । সাধারণ ফাংশনের উপর ভিত্তি করে । স্বাভাবিক অবস্থায় নিয়ম তৈরি করলে রিগ্রেশনাল এবং ক্রস-প্ল্যান নষ্ট হয়ে যায় । প্রতিটি ফাংশনে ভিন্নভাবে ত্রুটি, এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক কীভাবে শিখতে হয়, তা নির্ভর করে ।
সম্প্রচার করা হচ্ছে
হার গণনা করার সাথে মডেলের ভবিষ্যদ্বাণী এবং প্রকৃত লেবেলের নির্দিষ্ট সূত্র প্রয়োগ করা হয়। উদাহরণ হিসেবে, একটি সংখ্যার গড় পার্থক্য হিসাব করা হয়েছে। অন্যদিকে ক্রস-ট্রান্সমিটারের মধ্যে অনুমান এবং প্রকৃত শ্রেণীতে এই পার্থক্যের পরিমাপ করা হয়।
অ্যাপলিকেশন উদাহরণName
বিভিন্ন অ্যাপলিকেশনে প্রশিক্ষণে লস ফাংশনগুলো ব্যবহার করা হয়। উদাহরণ হিসেবে চিত্রের মধ্যে রয়েছে অলিভ্যন্তর-ট্রান্সমিটারের সাধারণ, যেখানে নিয়মিত দাম অনুমান করা হয় এবং রিগ্রেশনাল কাজ প্রায় একই রকম।