اس مضمون میں ایسے لوگوں کی مدد کی گئی ہے جو اِس عمل کو بہتر بنانے کے لئے ایک دوسرے کے ساتھ تعاون کرتے ہیں ۔

ہائیپرپرامیٹر کی سمجھ حاصل کرنے والے

ہائیپرپرمیٹر ایسے ترتیبات ہیں جو کسی ریکٹر نیٹ ورک کی تربیت کے عمل کو انجام دیتے ہیں ۔ ان میں سیکھنے کی رفتار ، اُن کی رفتار ، اُن کی تعداد ، انتہائی کم اور نیٹ ورک آرکیٹیکچر ۔ ماڈل وزن کے برعکس ، تربیت شروع کرنے اور انتہائی اثر‌ورسوخ سے پہلے ہائیپرپرمیٹرز مقرر کئے جاتے ہیں ۔

ہائیپرپراممیٹر اوپٹمیشن کے لئے تکنیکیات

اسکے علاوہ ، اس میں بہت سے جدید تکنیکیں بھی شامل ہیں جن کا مقصد بہترین ترتیبات کی شناخت کرنا ہے ۔

عام ہائیپرپرامیٹر اور مثالیں

  • تربیت کے دوران ماڈل کی اصلاحات کس قدر کنٹرول کرتی ہیں۔عام اقدار 0.001 سے 0.01 تک ہوتی ہیں۔
  • Batch حجم: ماڈل بنانے سے پہلے پروڈیوس کرنے سے پہلے کی تعداد. عام سائز 32, 64 یا 128 ہے.
  • Epochs کے نیمر : مکمل تربیتی ڈیٹا سیٹ سے گزرتا ہے. عام طور پر 10 سے 100 کے درمیان۔
  • برقی مقناطیسیت : سطحوں اور ریکٹروں کی تعداد، ماڈل صلاحیت پر اثر انداز ہوتی ہے۔