Table of Contents
এই প্রবন্ধ কার্যকারী নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল তৈরি করার জন্য সাহায্য করার ক্ষেত্রে সাহায্য করার জন্য এই দিকগুলোর একটা ধারণা জোগায় ।
নিউরোটা নেটওয়ার্ক ডিজাইনের মৌলিক নীতি
কার্যকারী নিউরাল নেটওয়ার্ক ডিজাইন এই সমস্যার উপর ভিত্তি করে উপযুক্ত স্থাপত্যের নকশা বাছাই করে শুরু হয় । এই ধরনের সমস্যার উপর ভিত্তি করে নির্মিত নকশার সংখ্যা, নিউরোক্রল, নিউরেটিক এবং সক্রিয়করণ মডেল শেখার এবং সাধারণ ক্ষমতাকে প্রভাবিত করে ।
পক্ষপাতের মাত্রা বোঝার জন্য একটা মডেল খুব সহজ হতে পারে, যেখানে অতিরিক্ত জটিল মডেল ঝুঁকি নিয়ে থাকে।
নিউরোটা নেটওয়ার্ক ডিজাইনে কি ধরনের বৃদ্ধি
এই ব্যবস্থার সঙ্গে যুক্ত পরামিতির সংখ্যা, যা প্রশিক্ষণ এবং রিসোর্সের চাহিদার ওপর প্রভাব ফেলে ।
[[F][0] = পরবর্তীRECT+NECIBR [FON]
ReLU অথবা স্মুড এর মতো কাজ এই সমস্যার উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়। ক্রস-ট্রান্স-ট কপি অথবা এই ত্রুটির প্রক্রিয়া সম্পর্কে নির্দেশনা দেয়।
বিভিন্ন ব্যবহারিক পরামর্শ
যখন নিউররাল নেটওয়ার্ক চালু করা হবে, মডেলের আকার এবং পরিধির গতি বিবেচনা করুন।
বিভিন্ন ধরনের তথ্য ডিটারটি কার্যকারীভাবে কার্যকর করার জন্য বিভিন্ন ধরনের পরীক্ষা নিশ্চিত করুন। মনিটরিং টুল বাস্তব-ওয়ার্ল্ড অ্যাপ্লিকেশনের মডেল আচরণ এবং প্রয়োজনীয় আপডেটের সাহায্যে কাজ করতে সাহায্য করে।
- কাজের জটিলতার উপর ভিত্তি করে উপযুক্ত স্থাপত্য বেছে নিন ।
- ধীরে ধীরে হাইপারপোজিটমিটার কার্যকর করো।
- লতিচার আর স্মৃতির মতো বাধা প্রয়োগের জন্য প্রস্তুত।
- নিয়মিত আপডেটে নতুন তথ্য সহ মডেল তৈরি করা হয়।