কার্যকর মেশিন শেখার মডেল উন্নয়নের জন্য হাইপারপারপারমিটারকে জোর করা একটা গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ।

দুর্বল দূরত্ব বুঝতে পারা

উদাহরণ হিসেবে বলা যায়, একজন মেশিন শেখার মডেলের প্রশিক্ষণ পদ্ধতিকে প্রভাবিত করে ।

Hypersmapicm এর জন্য SciP ব্যবহার করা

Sciy নির্ধারিত কর্মসমূহ সরবরাহ করে যা একটি উদ্দেশ্যমূলক ফাংশনের মাধ্যমে সর্বোত্তম হাইপার-কাস্টকে অনুসন্ধানের জন্য ব্যবহার করা যায় । এই কাজের জন্য সবচেয়ে সাধারণ ফাংশন হল [FODOP]: pith [FOROP] [FOP]]] [Ctrl+F]] এর অনুরূপ মান ব্যাখ্যা করে ।

উদাহরণ স্বরূপ, নিয়মিত পদ্ধতিতে রূপান্তরের পরামিতির মাধ্যমে আপনি একটি ফাংশন নির্ধারণ করতে পারবেন যা প্রদত্ত পরামিতির সঙ্গে সঙ্গে একটি পরামিতির সঙ্গে ট্রেন করবে এবং একটি বৈধ পরামিতি ফেরত দিতে পারবেন । Scpiy দ্বারা পরামিতির মান সংশোধন করা সহজ ।

Hypers টিউনিং এর জন্য কার্যকর পদক্ষেপ

হাইপারপাক্ষ্মের জন্য এসসিপি ব্যবহার করতে এই পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করুন:

  • একটি উদ্দেশ্যসূচক ফাংশন নির্ধারণ করুন যা হাইপার-পার্পিক হিসাবের জন্য হাইপার-পার্পলিমিটারের প্রয়োজন হয় এবং একটি কাজের মেট্রিকে ফেরত আসে।
  • হাইপারপার্পিকমিটারের জন্য প্রাথমিক অনুমান বেছে নিন ।
  • [[FLT] scimiti.] fopd.[F][F]] যে দ্রুত কর্মক্ষতা দেখা যায় সেই যত্নের জন্য হাইপার-সারটিলিজ (FOPROP) লিখুন ।
  • ফলাফল বের করে আমাদের প্রয়োজন হলে সীমা অথবা পদ্ধতি পরিবর্তন করতে হবে।