باقاعدہ طور پر جاری رہنے والی ایک تکنیک ہے جسے neral netws میں استعمال کیا جاتا ہے تاکہ ٹریننگ کے دوران میں متحرک نیوٹرون کی ایک ذیلی تقسیم شامل ہو جس سے ماڈل جنرل کو خفیہ اعداد و شمار کے لیے بہتر مدد ملتی ہے۔اس مضمون میں واضح کیا گیا ہے کہ کس طرح کمیت کو عمل میں لایا جاتا ہے، حساب لگانے اور اس کا اثر neral network کے عمل پر ہوتا ہے۔

باقاعدہ کوشش کرنا

ہر ٹریننگ کے دوران نیوٹرون برآمدات کا تناسب صفر تک لگانے کے عمل سے معطل ہوتا ہے. یہ نیوٹرون کو مخصوص خصوصیات پر زیادہ سے زیادہ انحصار کرنے سے روکتے ہیں اور نیٹ ورک کو مزید قابلِ قبول نمائندگی کرنے کے لیے حوصلہ افزائی کرتا ہے. گریٹنگ شرح nergion (nerveton dedex) کے اجزا طے کرتی ہے۔

کولکات میں کمی

تربیت کے دوران ہر نیرون کو امید کے ساتھ برقرار رکھا جاتا ہے. ایک نیوٹرون کی پیداوار [i] کمیت کے بعد حساب لگایا جاتا ہے:

[y [1] [1] [1] = [1] [1] [1] * 'ایکس ایل ٹی:5] ]۔

ایک بارنامہ نوائے وقت [P][FLT] اور 0]] کے ساتھ ہونے کے امکان کے ساتھ] palth. . Darmency/foution]، Dect پر وزن [LTLTT]] [LTTT]. [LTTT]]

نیوورل نیٹ ورک جرنلائزیشن پر اثر انداز

کمیت کمیت کو بہتر بناتے ہوئے ماڈل کی صلاحیت کو بہتر بناتے ہوئے عام طور پر کم کر کے نیٹ ورک کو ترغیب دیتا ہے، جس سے اعداد و شمار میں تبدیلی پیدا کرنے کے لیے زیادہ زور دیا جاتا ہے۔اس کے نتیجے میں، بہتر طور پر کمیت کے ساتھ ساتھ کمیو ں اور ٹیسٹ ڈیٹا سیٹ پر ماڈلز انجام دیتے ہیں۔

  • کچھ بہن بھائی اِس بات پر بھروسا رکھتے ہیں کہ وہ اُن کی مدد کرے گا ۔
  • حوصلہ‌افزائی کرنا
  • زیادہ‌تر سگریٹ‌نوشی
  • آزمائشوں کا صحیح حل