Table of Contents
স্থানান্তর করা হচ্ছে একটি যন্ত্র শেখার কৌশল যেখানে একটি প্রি-উডেল তৈরি করা হয়েছে নতুন, সম্পর্কিত কাজের সাথে । এটি দ্রুত প্রশিক্ষণ এবং বিশেষ করে যখন তথ্য সীমিত, তথ্য এবং ডিজাইনের জন্য প্রয়োজনীয়।
পরিবর্তন শেখা
স্থানান্তর করা জ্ঞান অর্জনের সাথে প্রশিক্ষণ ও তথ্যসেটের পরিমাণ নির্ধারণ করা যুক্ত। মডেলের ক্ষমতা প্রয়োগ করে, যা কিনা স্তর স্থায়ী বা জরিমানার মাত্রা নির্ধারণ করতে সাহায্য করে। এছাড়াও, শিক্ষা দেওয়ার গতি এবং ব্যাচের দক্ষতা বৃদ্ধি এবং মডেলের দক্ষতা বৃদ্ধি করে।
উদাহরণস্বরূপ, যখন ভালোভাবে একটি অপ্রত্যাশিত নিউরাল নেটওয়ার্ক চালু হয়, গত কয়েক স্তর পর্যন্ত সম্পূর্ণ পরামিতি বিবেচনা করে বিবেচনা করুন । তথ্য স্থাপন করার ক্ষেত্রে তথ্যকে বাধা প্রদান করা এবং কম খরচের ওপর ভিত্তি করে নেওয়া তথ্যের হারকে সমন্বয় করা যায়। প্রশিক্ষণ সংক্রান্ত আরো কার্যকরীভাবে পর্যবেক্ষণ করা হলে তা আরো উন্নত মানের উপর নির্ভর করে।
উন্নত- অবনিতকরণ ব্যবহারের জন্য ডিজাইন টিপ
যে স্তরটা জমে থাকার ফলে এটিকে স্থগিত রাখা কঠিন । সাধারণত, সাধারণ স্তরগুলো সাধারণ বৈশিষ্ট্য ধারণ করে এবং ঠাণ্ডা থাকে, আর পরবর্তী স্তরগুলো নতুন কাজে বেশ ঠাণ্ডা থাকে । এই পদ্ধতি প্রশিক্ষণ সময় কমিয়ে আনতে এবং তা ব্যয়ের উপর বাধা সৃষ্টি করে ।
অন্যান্য ডিজাইন বিবেচনার মধ্যে রয়েছে:
- [[F][F]] বর্ণনার সীমা] [FLTR] উপর ভিত্তি করে একটি কম-রি- বণ স্তর ব্যবহার করুন ।
- [[[F] ডাটা নেশন: অ্যাক্ট সম্পন্ন:[FFLT] সাধারণায়নের উন্নতির জন্য ডাটা-সেটবলতার হার বৃদ্ধি করো ।
- [[F] রেগুলার এক্সপ্রেশন:[FLT][FLT] অতিরিক্ত সুবিধাবিহীনকরণ কৌশল যেমন, অতিরিক্ত খরচ করা প্রতিরোধ করতে
- [[F] বিশ্লেষণ:][FLTR] quot;[FLT] সুনির্দিষ্টভাবে পর্যবেক্ষণ করে সুনির্দিষ্টভাবে পরিমাপের জন্য সুনির্দিষ্টভাবে চিহ্নিত চিহ্নিত অবস্থান পর্যবেক্ষণ করা হয়।
সারাংশ
কার্যকরভাবে স্থানান্তর করা শেখার জন্য মডেল এবং চিন্তাশক্তির নকশার মধ্যে সতর্কতার সাথে গণনা করা প্রয়োজন।