Table of Contents
স্বনির্ধারিত কাজের ফলে ডেভেলপারদেরকে নির্দিষ্ট কাজ, সঠিক তথ্য ও কর্মক্ষমতার উন্নতি করতে এবং কর্মক্ষমতার জন্য থিওল নেটওয়ার্কের মাধ্যমে সাহায্য করতে পারে । এই ফাংশানগুলো ভবিষ্যদ্বাণীকৃত ফলাফল এবং প্রকৃত লেবেলের মধ্যে পার্থক্য পরিমাপ করতে, প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়াকে পরিচালনা করতে এবং প্রশিক্ষণ পদ্ধতিকে পরিচালনা করতে পারে । যখন সাধারণ অপশনগুলো যথাযথ প্রয়োজন, তখনই প্রয়োজন বোধ করা যেতে পারে ।
বোধগম্য ফাংশান
LAS ফাংশনিং একক একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক কি করে সঠিক তথ্যের সাথে অনুমান করা যায়। প্রশিক্ষণের জন্য তাদের প্রয়োজনীয়। সাধারণ ফাংশনে আছে রিগ্রেশনাল এবং ক্রস-এন্ট্রোপি।
স্বনির্ধারিত ফাংশন নির্মাণ করা হচ্ছে
একটা প্রথাগত ক্ষতি করার সঙ্গে গাণিতিক সূত্রের মধ্যে একটা গাণিতিক সূত্র যুক্ত করা হয়েছে, যা কাজের নির্দিষ্ট উদ্দেশ্যকে ধারণ করে ।
টসরফলো বা পিতোর্চের মতো কাঠামোগত কাজ প্রায়ই এমন একটা পাইথন ফাংশন দিয়ে তৈরি করা হয়, যেটা আকাঙ্খিত মেট্রিক গণনা করে ।
বিশেষ করে প্রদর্শিত ফাংশনের উদাহরণ
- [[F] Debis] DCOTS:[[FFLT] চিত্রের আকার d[1] শ্রেণীকে ভারসাম্য বজায় রাখার জন্য ব্যবহৃত হয়।
- [[[F] FF[FOP][FLT] হার্ড- ক্লাস্যপদের ক্ষেত্রে ফোকাস ফোকাস, উপস্থিত বস্তুর সনাক্তকরণের জন্য প্রয়োজনীয় সামগ্রী [FLTR]
- [[F]] উচ্চ পর্যায়ের নিম্নমুখী [FLT] :[FO] ট্র্যাকগুলো জানা শেখার জন্য মেট্রিকে কাজ করা ।
- [[[F] স্বনির্ধারিত রি-সেটিং Hard নিম্ন:[[FLT] সুনির্দিষ্ট ডোমেইনের জন্য সুনির্দিষ্ট ডোমেইন [FLT] প্রস্তুত করা হয়েছে। সুনির্দিষ্ট ডোমেইন সহ সুনির্দিষ্ট ত্রুটির জন্য সুনির্দিষ্ট ডোমেইনের বিন্যাস প্রাপ্ত হয়েছে।