Table of Contents
গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কের মধ্যে পরামিতির সংখ্যা বোঝা খুবই জরুরী, বিশেষ করে সীমিত সংখ্যক গণ সম্পদসহ পরিবেশের মধ্যে। এই প্রবন্ধটি ব্যাখ্যা করে যে, বিভিন্ন নিউরাল নেটওয়ার্ক স্থাপত্যের মোট পরামিতি কীভাবে হিসাব করা যায়।
মৌলিক অধিকার পদ্ধতি
একটি নিউরাল নেটওয়ার্কের মোট পরামিতির সংখ্যা স্তর জুড়ে সমস্ত ওজন ও পক্ষপাতিত্বের সমষ্টি । সম্পূর্ণ সংযুক্ত স্তর থেকে গণনায় এর মধ্যে উপস্থিত একক ইউনিট সংখ্যা এবং এর সাথে সমান সংখ্যক ইনপুট ইউনিট যোগ করা হয়েছে ।
উদাহরণস্বরূপ, ১০০ ইনপুট একক ও ৫০ ইনপুট ইউনিটের স্তর হিসাবে ব্যবহারের ক্ষেত্র:
- Wowx: ১০০ x ৫০ = ৫
- বিসে ৫০:
- সর্বমোট পরামিতি: ৫,০৫০
উচ্চ পর্যায়ের স্তর
মধ্যবর্তী স্তরগুলোতে ফিল্টার, ফিল্টারের মাপ, ফিল্টার এবং ইনপুট চ্যানেলের জন্য পরামিতির ওপর নির্ভর করে । এই ফর্ম হল:
পরামিতির সংখ্যা (সম্ভবত x ফিল্টারের প্রস্থ, + x চ্যানেল সংখ্যা% 1 x% 2 ফিল্টারের মান)
ডিপ্ল্যানের ওপর ভিত্তি করে
পরামিতির সংখ্যা বৃদ্ধি মডেল দক্ষতা এবং মেমরির ব্যবহার কমিয়ে আনতে পারে। প্রযুক্তিবিদেরা যেমন আদর্শ দ্রাক্ষা, কোয়ারেন্টাইন, মেয়াদী, এবং ক্ষুদ্র স্থাপত্যবিদ্যা ব্যবহার করে এই লক্ষ্যে পৌঁছাতে সাহায্য করতে পারে।