گہرے neral نیٹ ورک میں موجود پیرامیٹروں کی تعداد کو سمجھنا ان کی کارکردگی کو بہتر بنانے اور ان کی کارکردگی کو یقینی بنانے کے لیے ضروری ہے. اس مضمون میں پیرامیٹرز کا حساب لگانے اور مؤثر نیٹ ورک ڈیزائن کے لیے تجاویز پیش کی گئی ہیں۔

نیوورل نیٹ ورکس میں Calculating پیرامیٹر 1=سال درکار ہے

ایک ریکٹر نیٹ ورک میں موجود پیرامیٹروں کی کل تعداد اس کے آرکیٹیکچر پر منحصر ہے، جن میں سے ہر ایک کی تہہ بنیادی طور پر وزن اور اس کی کشش ثقل پر مشتمل ہوتی ہے۔

مکمل متصلہ سطح پر پیرامیٹروں کی تعداد کا حساب لگایا جاتا ہے:

پارامیٹر = (مخف درکار یونٹ × نمبر × پیداوار یونٹوں کی تعداد) + نمبر پیداوار یونٹوں (بیاس)]۔

ضمنی سطحوں کے لیے پیرامیٹرز کو فیلڈر حجم، شمارندی اور ان پٹ چینلوں سے طے کیا جاتا ہے۔

پورے پیرامیٹرز کو تمام سطحوں پر نقشے بنائے جاتے ہیں تاکہ ماڈل کی پیچیدگیوں کو سمجھنے کے لیے۔

مینیجنگ پیرامیٹرز کیلئے ڈیزائنس

پیرامیٹرز کی تعداد کو کنٹرول کرنا انفلیشن پر روک لگانے اور حسابی اخراجات کو کم کرنے میں مدد دیتا ہے یہاں کچھ تجاویز ہیں:

  • خرد خلیات : ہر سطح پر موجود نیوٹرون کی تعداد کم ہوتی ہے۔
  • [Implement پیرامیٹر 1]: مکمل طور پر متصلہ خلیات کی بجائے convoutional spaces استعمال کریں جہاں مناسبت سے۔
  • اپپلی باقاعدہ طور پر جاری کرنے کی کوشش : تکنیکی طور پر وزنی کمیت جیسے کہ ماڈل پیچیدگیوں کو منظم کرنے میں مدد دے سکتی ہے۔
  • Utilize: تربیت کے بعد سے ہی میٹرک پیرامیٹرز کو ہٹا دیا جاتا ہے۔

غیرمعمولی طور پر ترقی

گہری نیٹ ورکس کو ترتیب دینے میں ماڈل کی صلاحیت اور شمار‌شُدہ کارکردگی کو بہتر بنانا شامل ہے ۔

  • [Layer- حکیم تلنگانہ:] صحیح کارکردگی پر مبنی نیوٹرونز کی تعداد کو کم کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔
  • منتقل کرنے والی نقل و حمل : تربیتی وقت اور پیرامیٹر کے کم کرنے کے لئے لیورٹیج پری تربیتی ماڈلز۔
  • ابتدائی روک تھام: غیر ضروری پیچیدگی سے بچنے کے لئے کارکردگی دکھانے پر کارکردگی کے دوران ہالنگ ٹریننگ کی تربیت۔