گر ⁇ نسل (Gradent) ایک بنیادی مُضرِّت ہے جو اِس کی تربیت neral networks میں استعمال کی جاتی ہے. اس میں کمی کے لیے بنیادی طور پر فعال ماڈل پیرامیٹرز شامل ہے.

گر ⁇ ڈیس‌اے میں بنیادی کیلکشن

کشش نسل کا مرکز ہر پیرامیٹر کے لحاظ سے نقصان کے عمل کا کشش ثقل کرنا شامل ہے. تجدیدی اصول کا اظہار اس طرح کیا گیا ہے:

[1] نیا = عمر - * LL( ⁇ )][حوالہ درکار] -

پیرامیٹروں کی نمائندگی کرتا ہے، [حوالہ درکار] سیکھنے کی شرح ہے اور نقصان کی سرگرمی کا کشش ثقل ہے۔

گرین‌ٹن ڈی‌این‌اے میں عام پُراسرار خطرات

  • ایک غیر مناسب تعلیمی شرح کو استعمال کرنا : ایک شرح بہت زیادہ بلند ہو سکتی ہے جبکہ بہت کم شرحیں کم ہو سکتی ہیں۔
  • مقامی منیما میں پھنسے ہوئے ہیں :] Alphal شاید زیریں علاقوں میں، خاص طور پر پیچیدہ کھوئے ہوئے علاقوں میں۔
  • [IFLT:0] Incord data معمول: غیر معمولی خصوصیات کی وجہ سے غیر مستحکم تجدیدی اور سست رفتار تربیت ہوسکتی ہے۔
  • [Usting in teription:] کافی تجدید نہیں چل سکتا ماڈل کو پسندیدہ کارکردگی حاصل کرنے سے روکا جا سکتا ہے۔

سنگین نتائج

تعلیم حاصل کرنے کی تکنیکیں جیسے کہ سیکھنے کی رفتار شیڈولز، حرکت اور مطابقت پذیری کے عمل کو بہتر بنانے کے لیے عام مسائل کی مدد کر سکتے ہیں۔ مناسب ڈیٹا پہلے سے طے کرنے اور محتاط ہائیپرمگر ٹیٹنگ کرنے کے لیے بھی ضروری ہے۔