নতুন নেটওয়ার্ক স্থাপত্যবিদ্যার উন্নতি এবং যন্ত্র শেখার দক্ষতা বৃদ্ধির জন্য অপরিহার্য ।

স্তর ও অনুক্রম

স্তর এবং তাদের চুক্তির মধ্যে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাব ফেলে একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক, যা জটিল বিন্যাসের মত জটিল বিন্যাস শিখতে সক্ষম। এটি উপযুক্ত স্তর ব্যবহার করে, পুনরায় সংযোগ স্থাপন, অথবা সম্পূর্ণভাবে সংযুক্ত স্তর ব্যবহার করে, এই সমস্যার উপর নির্ভর করে ডোমেইনের উপর। সঠিক সীমা এবং গভীরতার উপর নির্ভর করে।

পরামিতির কার্যকারিতা

অপ্রয়োজনীয় পরামিতিগুলোকে পুনর্মূল্যায়ন করা এবং সেগুলোকে ব্যয় কমানোর জন্য সাহায্য করতে পারে ।

সক্রিয়করণ ফাংশান

উপযুক্ত সক্রিয়করণ বাছাই করা হলে নেটওয়ার্ক- এর উপস্থাপনার মাধ্যমে লিঙ্ক করা হয় । সাধারণ বিকল্পের মধ্যে রয়েছে রে- আইইউ, লিকি রেভেনইউ, এবং সিগয়েড ফাংশান । সঠিক সক্রিয়করণের নির্বাচন গতি ও মডেলার উন্নতি করতে পারে ।

প্রশিক্ষণ

প্রশিক্ষণ দেওয়ার দক্ষতাকে দক্ষতার সঙ্গে ডিজাইন করার সঙ্গে নির্দিষ্ট ধরনের স্থাপত্যের সঙ্গে তুলনা করা, উন্নতমানের অ্যালগরিদম, শেখার হার এবং ব্যাচের আকার নির্ধারণ করা জড়িত ।