ڈیزائننگ نامی نیٹ ورک میں مختلف چیلنج شامل ہیں جو کارکردگی اور درستی کو متاثر کر سکتے ہیں۔عام خطرات اور سمجھ کے حل کو سمجھنے سے ماڈلنگ اور نتائج بہتر ہو سکتے ہیں۔

حد سے زیادہ کھانے اور کھانے پینے کی چیزیں

اس سے زیادہ جب ایک neral network بھی اچھی طرح سیکھتا ہے، جس میں شور بھی شامل ہے، نئے ڈیٹا پر ناقص کارکردگی کا باعث بنتا ہے۔

حل پذیری میں باقاعدہ طریقہ کار استعمال کرنا، جیسے کہ کمیت یا ایل2 باقاعدہ (L2) اور باقاعدہ نقل و حمل (resport) وغیرہ۔ کراس-مبادلہ درست ماڈل سائز منتخب کرنے میں مدد دیتا ہے۔

غلط آرکیٹیکچر کی تجویز

مثال کے طور پر ، معلومات کیلئے سادہ خوراک استعمال کرنا ممکن نہیں ہے ۔

معلومات کی نوعیت اور مسائل کے تقاضوں کی رہنمائی کرنے والے آرکیٹیکٹ منتخب۔ کونولئوئونل ریکٹر نیٹ ورک (سی اینس) سوٹ فوٹو ڈاٹا جبکہ ریکٹر نیٹ ورک (RN) کے لیے بہتر ہیں۔

ناکافی اعداد و شمار میں اور ایم ایم اے کلاسز میں

اس میں درج معلومات غریب عام لوگوں کو متاثر کر سکتی ہیں ۔

اسکے علاوہ ، اس میں مختلف قسم کے اعدادوشمار شامل ہیں ۔

غیرمتوقع مشکلات

غریب انتخابات میں تاخیر یا مقامی منیما میں پھنس جانے کا باعث بن سکتے ہیں ۔

آدم جیسے متوازن اُصولوں کا استعمال اور سیکھنے کے معیاروں پر عمل کرنا تربیتی کارکردگی اور انجام‌کار ترقی‌پذیر ہو سکتا ہے ۔