Table of Contents
অতিরিক্ত খরচ করা সত্ত্বেও, চিহ্ন সনাক্ত করার জন্য চিহ্ন সনাক্ত করা এবং অদৃশ্য তথ্য প্রদর্শন করার কৌশল প্রয়োগ করা প্রয়োজন ।
ওভার-ফিগিং এর চিহ্ন
সাধারণ নির্দেশকের মধ্যে উচ্চ প্রশিক্ষণকে সঠিকভাবে প্রয়োগ করা হয়েছে, যা উল্লেখযোগ্যভাবে বৈধভাবে সঠিক মানের সঙ্গে তুলনা করা হয়েছে ।
Mitnicks অতিরিক্ত সুবিধা প্রদানের জন্য
বেশ কয়েকটি পদ্ধতি নিউরাল নেটওয়ার্কে সুবিধা কমানোর জন্য সাহায্য করতে পারে:
- [[[F] রেগুলার এক্সপ্রেশন:[FLT][F] W [FLT] জটিল মডেলগুলোকে নিরুৎসাহিত করার জন্য একটি শাস্তি হিসেবে যোগ করো যেমন L11 বা L1 নিয়মিত পরিবর্তন
- [[FLT] :[FLT] :[FLT] CLAYO[FLT] সহ সংযোগ বিচ্ছিন্ন করে দেওয়ার সময় নিউরেশন বন্ধ করে দেয়।
- [[F] বন্ধ করা হচ্ছে:[FLT][FLT], বৈধ কর্ম সঞ্চালনার জন্য প্রশিক্ষণ বন্ধ করো ।
- [[FLT] অ্যাক্ট অ্যাক্ট :[[FFLT] রূপান্তরের মাধ্যমে প্রশিক্ষণ সংক্রান্ত তথ্য স্বতন্ত্রতা বৃদ্ধি করে ।
- [[FLT] মডেল জটিলতা:[FLT] অল্প মানের তুলনায় সহজ স্থাপত্যবিদ্যা ব্যবহার করে ।
পরিমাপ এবং পরিমাপক
পরিমাপের ক্ষেত্রে মেট্রিকের ক্ষতি এবং সঠিকতা, পরিমাপ এবং সঠিকতা সম্বন্ধে সঠিক তথ্য নিশ্চিত করতে সাহায্য করে । প্রশিক্ষণ ও বৈধ মানের মধ্যে পার্থক্যগুলো গুরুতরভাবে পূরণ করতে পারে । ক্রস-নেটিক-এ ভারসাম্য বজায় রাখার জন্য অধিক পরিমাণ ব্যয় করা হয়েছে ।