باقاعدہ سیکھنے کے عمل کے لئے تجاویز اور نمونے

کھوئے ہوئے کام گہرے سیکھنے کے ماڈلوں کی تربیت کے لیے ضروری اجزاء ہیں ۔ ان سے اندازہ ہوتا ہے کہ ماڈل کی پیشگوئیاں حقیقی اعداد سے کیسے مل سکتی ہیں ۔

ایجادات کے اصول

اُنہیں اپنے کام کو آسان بنانے کے لئے مؤثر طریقے اختیار کرنے کی ضرورت ہے ۔

اِس کے علاوہ ہمیں اپنے کام سے بھی زیادہ فائدہ اُٹھانا چاہئے اور ڈیٹا کو مناسب طریقے سے اِستعمال کرنا چاہیے ۔

مختلف کام مختلف نقصان دہ کاموں کی ضرورت ہے. یہاں کچھ عام مثالیں ہیں:

Meyan Squared غلطی (ME): بڑے پیمانے پر غلطیوں کو بڑھانے، زیادہ سے زیادہ غلطی کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔
Cross-Entropy کھوسہ: کلاس کے کاموں میں عام لوگ، پیشینگوئیی طور پر متعلقہ اور حقیقی لیبلوں کے درمیان فرق کا اندازہ کرتے ہیں۔
Hinge کھوسہ : Victor مشینوں میں استعمال کرتے ہوئے ایک مارکسی سے درست کلاس بندی کو حوصلہ افزائی کرتے ہوئے استعمال کرتے ہیں۔
[Dicessss:] تصویری تنوع میں Appered in بالخصوص جب کہ کلاسوں سے متعلق ہوتا ہے۔
Focal کھوسہ: [1] چیز کے لیے ڈیزائن کیا، سخت-ک-کو-سی-اے-اے-

جب کسی رسم‌الخط کو کسی نقصان یا کسی چیز کی شکل دی جاتی ہے تو اُسے مختلف طرح کے کاموں پر زور دینا چاہئے ۔

آزمائشوں اور درستی کا یقین کرنا ضروری ہے تاکہ دستور کو نقصان پہنچنے والے نشانے کو نشانہ بنانے کے کام پر بہتر طور پر کارکردگی کی ضرورت ہو ۔