نیوورل نیٹ ورک باقاعدہ طور پر فعال تکنیکیں بہتر بنانے اور ان کی کارکردگی کو روکنے کے لیے ضروری ہیں. وہ دوران تربیت میں رکاوٹوں یا ترمیم کے ذریعے خفیہ اعداد و شمار کو بہتر بنانے میں مدد کرتے ہیں. یہ مضمون باقاعدہ نظریاتی، عمل آوری طریقوں اور عملی اطلاقات کو ظاہر کرتا ہے۔

نیوورل نیٹ ورک باقاعدہ ترقی

باقاعدہ طریقے اضافی معلومات یا تنازعات کو ایک urbanal network میں داخل کراتے ہیں تاکہ وہ اس ماڈل کی پیچیدگی کو کم کر سکیں اور اسے درست اعداد و شمار کے تحت حاصل کرنے کے لئے استعمال کریں ۔ عام نظریات میں بڑے وزن اور حوصلہ‌افزائی کرنا شامل ہے ۔

غیر متصلہ تکنیک

اس کے لیے کئی تکنیکیں استعمال کی جاتی ہیں جن میں باقاعدہ اعصابی نیٹ ورکز کو استعمال کیا جاتا ہے:

  • ] ڈرم : [Randomly nerves nerves inseration کے دوران میں کوائلاپیشن کو روکنے کے لیے.
  • آٹھ [8] Day: [1] وزن کے حجم پر مبنی نقصان کی سزا کے لیے سزا کی اصطلاح مرتب کرتا ہے۔
  • [Early setting: [1] جب درست کارکردگی بہتر ہو جاتی ہے تو ٹریننگ بند کر دیتی ہے۔
  • ] عطاٹا ایوجیشن: ماڈلنگ کے بہتر بنانے کے لیے تربیتی ڈیٹا۔

حقیقی دنیا کی مقدمات استعمال کرتے ہیں۔

باقاعدگی سے چلنے والی تکنیکوں کو مختلف ڈومینوں میں استعمال کیا جاتا ہے:

  • [Image Rescription: [1] کوانولیشنل نیٹ ورک میں زیادہ سے زیادہ متحرک کرنے والی شعاعیں۔
  • ] Natural language serviding: [1] انہنس ماڈل جنرلائزیشن برائے متن کلاس بندی۔
  • میڈیکل ڈگرینز: انفنٹری ماڈلز تربیتی اعداد و شمار کو بہتر بنانے، انتہائی بہتر بنانے کے لیے تیار نہیں ہوتے۔
  • مالیاتی فوری کاسٹنگ: امدادی ماڈلز کو مارکیٹ ڈاٹا سے زیادہ تاریخی رجحانات کے بغیر نئے بازاری اعداد و شمار کے مطابق ڈھالتا ہے۔