অতিরিক্ত খরচ করা, যাতে অদৃশ্য তথ্য প্রদর্শন করা যায় এমন মডেলগুলোর মধ্যে দক্ষতা ও দক্ষতা থাকে ।

অধিক উপলব্ধি করা

কিন্তু, এই ধরনের তথ্য পড়ার জন্য সময় বের করা হয়তো সহজ নয় ।

স্টীমনক ওভার- বেগিং প্রতিরোধ করতে

মেশিন শেখার মডেলগুলোতে অতিরিক্ত সুবিধাদি কমানোর জন্য বেশ কয়েকটি পদ্ধতি ব্যবহার করা যেতে পারে:

  • [[F] Colphors [[F][FLT] প্রশিক্ষণ এবং বৈধ অনুক্রম নির্ধারণের জন্য ডাটা প্রস্তুত করা হচ্ছে।
  • [[[F] রেগুলার এক্সপ্রেশন:[FLT] জটিলতার জন্য শাস্তি হিসেবে [FLT] যেমন L1 বা L1 নিয়মিতীকরণ ।
  • [[F]PL [F]PROPL [FLT] [FLT]] SIlippingingingingings that asting aping a empting a emptings: 1] ei just wave the a propting the propting adropy
  • [[F] <0] বন্ধ করা হচ্ছে:[FFLT] বৈধকরণ সংক্রান্ত তথ্য হ্রাসের সময় প্রশিক্ষণ বন্ধ করা হবে ।
  • [[F] write [[F] :[FLT] নর্রভেল নেটওয়ার্কের মধ্যে প্রশিক্ষণ চলাকালীন নিউম অবতরন নিষ্ক্রিয় করো ।

( ১ করি.

উদাহরণস্বরূপ, টেশেন রিগ্রেশনাল রিসাইকেল এর নিয়মিত ব্যবহার করে, মডেলকে উপযুক্ত শব্দ থেকে বিরত রাখা, নির্দিষ্ট নিউরোক্রেটিক নেটওয়ার্ক ব্যবহার করা, নির্দিষ্ট স্নায়ুতন্ত্রের ওপর নির্ভর করা, আরও ভাল শিক্ষা প্রদান করা ।

সঠিক স্বাস্থ্যের ওপর নিয়মিত মূল্যায়ন করা এবং সেই অনুসারে রদবদল করা অপরিহার্য ।