Table of Contents
মেশিন শেখার মডেলদের উন্নতির জন্য সঠিক হাইপারপারিং বেছে নেওয়া অপরিহার্য। এই প্রবন্ধটি স্বল্পভাষিক হাইপারপারের দুই মাইলের মধ্যে দিয়ে একটি ধাপের গতি তৈরি করে।
দুর্বল দূরত্ব বুঝতে পারা
উদাহরণ হিসেবে বলা যায়, ১,৫০,০০০ জনের মধ্যে ১,০০,০০০ জন প্রশিক্ষণপ্রাপ্ত ব্যক্তি রয়েছে ।
১ম স্থান:
হাইপারপার্পগুলো সুর বা সীমা নির্ধারণ করে তাদের সম্ভাব্য মান অথবা সীমা উল্লেখ করুন । সাধারণ পদ্ধতিতে এটি ডোমেইন জ্ঞান বা প্রাথমিক পরীক্ষা থেকে করা যাবে । সাধারণ পদ্ধতি সহ অনুসন্ধান এবং এলোমেলো অনুসন্ধানের জন্য ব্যবহার করা যাবে ।
ধাপ ২:
রিসোর্স এবং মডেল জটিলতার উপর ভিত্তি করে অনুসন্ধান কৌশল নির্বাচন করুন । গ্রিড standby- setpultiple অনুযায়ী, স্বয়ংক্রিয়ভাবে নির্ধারিত বিন্যাসে যথেচ্ছভাবে অনুসন্ধানের বিভিন্ন ধরনের মিল অনুসন্ধানের জন্য ব্যবহৃত হয় । বেজিয়ান পরিদর্শনের প্রণালীর মধ্যে একটি উন্নততর প্রক্রিয়া হল, যা কর্মক্ষমতার গণনা করা হয় ।
ধাপ ৩:
প্রতিটি হাইপারোমিটারের কার্যক্ষমতা মূল্যায়নের জন্য ক্রস- অব- মাউসের সাহায্যে প্রতিটি নিউমারেশনের কর্মক্ষমতার মূল্যায়ন করতে ব্যবহার করুন । এতে মডেলের মধ্যে কত ভালোভাবে তথ্য আছে, তা গণনা করতে সাহায্য করে । তথ্য, নির্ভুল, স্পষ্ট বা F1 স্কোরের অনুরূপ ।
ধাপ ৪: সর্বশ্রেষ্ঠ Harperge নির্বাচন করুন
অ্যাক্টিভেশনের সর্বোচ্চ কর্মক্ষমতার মাত্রা চিহ্নিত করুন। বেছে নেওয়ার পরামিতিটি পৃথককরণ অথবা অতিরিক্ত-সম্মুখকরণ দ্বারা পৃথককরণ পরামিতি পরীক্ষা করে নিশ্চিত করুন।
অতিরিক্ত কিছু টিপ
- ব্যাপক অনুসন্ধান এবং ফলাফলের উপর ভিত্তি করে শুরু করুন।
- site- র মধ্যে সক্রিয় টুল যেমন গ্রিড অনুসন্ধান অথবা এলোমেলো অনুসন্ধানCV ব্যবহার করুন ।
- প্রশিক্ষণ এবং গণাযোগাযোগী সম্পদ পর্যবেক্ষণ করুন।
- হাইপারপার্ট্রান্সালাল আর নির্ভরতা বিবেচনা করুন।