جب ان حقائق کو سمجھنے میں یہ بات شامل ہوتی ہے کہ وزن کی تجدید اور اس کے ممکنہ حل کے پیچھے موجود حسابات کو جانچنے میں کتنا اہم کردار ادا کیا جاتا ہے تو وہ اس وقت رونما ہوتے ہیں جب کشش ثقل بہت چھوٹے یا بہت بڑے ہو جاتے ہیں ۔

بڑی بڑی‌بڑی وِش

جب کششِ‌ثقل کو سطحوں کے ذریعے اُوپر سے اُوپر سے اُوپر سے اُتار دیا جاتا ہے تو یہ بہت ہی چھوٹے وزن کی تجدید میں اضافہ کرتا ہے جس کی وجہ سے نیٹ‌ورک بہت آہستہ سیکھتا ہے یا پھر بالکل سیکھنے سے رک جاتا ہے ۔

اگر انفنٹری تقریب کی منتقلی 1، تو سطح پر کشش ثقل کی سطح سے کم ہو جائے گی ] کے طور پر ظاہر کیا جا سکتا ہے:

[1] ⁇ L/ ⁇ w [1] =( ⁇ L/ ⁇ a[3]] [1]] [1L/ ⁇ LT:4]] * ( ⁇ ] [5]]][1:1][1]]]]]] ( سنیے میں سے ایک اور دوسرا حصہ ہے۔

[1]] [LLT:2]/ ⁇ z یہ بنیادی عمل کا محرک ہے. اگر یہ بنیادی طور پر کم از کم ضرب ہو تو اس کی کشش ثقل کو کم کم کم کرنے کا سبب بنتی ہے۔

بڑی بڑی‌بڑی قیمت

جب کششِ‌ثقل میں واپس لوٹنے کے دوران کششِ‌ثقل پیدا ہوتی ہے تو یہ بہت بڑی وزنی تجدید کا باعث بنتا ہے جس کی وجہ سے جسم میں غیرمعمولی اور متحرک ہو سکتی ہے ۔

اگر اس میں موجود سیالوں کی مقدار 1 سے زیادہ ہو تو کششِ‌ثقل میں اضافہ ہو سکتا ہے :

[1] ⁇ L/ ⁇ w [1] [1] [1] [ ⁇ L/ ⁇ LT:2] [1]] [1]] [1] [1]] [1] ] * ( ⁇ :1] [1](1]]] :1/123] [1]]] *

وان‌شیانگ اور ایکس‌بال‌ڈنگ کے حل

کئی تکنیکیں ان مسائل کو مدغم کر سکتی ہیں:

  • [WEight settlection: [1] Xavier یا ہی ابتدائی طور پر قائم رہنے کے لیے استعمال ہونے والے طریقے استعمال کرنے سے ثابتہ کشش ثقل کو برقرار رکھنے میں مدد ملتی ہے۔
  • ایکشن فیشن: اور اس کے تباہ کن اداروں میں سے کوئی بھی اس سے زیادہ کشش ثقل کے خطرے کو کم نہیں کر سکتا۔
  • Gradient Cleve: [1] کشش ثقل کی سب سے زیادہ مقدار کو محدود کرنے سے دھماکا ہونے لگتا ہے۔
  • normalization: Batch نارملائزیشن سیکھنے کے عمل کو یقینی بناتا ہے۔