زیادہ سے زیادہ یہ اس وقت ہوتا ہے جب ایک نیرو نیٹ ورک بھی تربیتی ڈیٹا کو اچھی طرح جانتا ہے، جس میں شور اور خارجی بھی شامل ہے، جس سے نئے اعداد و شمار کو عام کرنے کی صلاحیت کم ہو جاتی ہے۔جس میں انفنٹری ڈیٹا پر رکاوٹوں کی نشان دہی اور ان کے ذریعے ماڈل کی کارکردگی بہتر بنانے کی تکنیک شامل ہے۔

زیادہ سے زیادہ کھانے کے نشانات

اس کے علاوہ ، تربیتی نقصان کے دوران تربیتی نقصان کم یا زیادہ ہوتا جا رہا ہے ۔

زیادہ‌تر لوگوں کو یہ بیماری ہے کہ وہ اُن کی مدد کریں ۔

کئی طریقے ایسے بھی ہوسکتے ہیں جو نیٹ ورک میں موجود نیٹ ورک میں موجود انکم ٹیکس کو کم کرنے میں معاون ہو سکتے ہیں:

  • ری ایکٹریشن: [1] ہارنے والے عمل کو سزا دیتا ہے، جیسے کہ ایل1 یا L2 باقاعدہ طور پر منڈل کو بےحوصلہ کرنے کے لیے
  • ] ڈرم : [Randomly nerves nersons inseration کے دوران میں کوائلاپیشن کو روکنے کے لیے.
  • [Early setting: [1] جب درست کارکردگی کم ہونا شروع ہو جاتی ہے تو ٹریننگ بند کر دیتی ہے۔
  • داتا گنج بخش :] تبدیل ہونے کے ذریعے تربیتی ڈیٹا کے تنوع کو بڑھا دیتا ہے۔
  • ری ایکٹر ماڈل کمپلیکس: کم پیرامیٹر کے ساتھ سادہ طرز کے آرکیٹیکچر استعمال کرتے ہیں۔

کیلکول اور میٹرکس

نگرانیی میٹرک جیسے درستی نقصان اور درستی کی شناخت میں مدد دیتا ہے. کیلکات جیسے تربیت اور درستی کے درمیان فرق کو زیادہ شدت سے بڑھا سکتا ہے. کراس-اسشن سے ماڈل جنرلائزیشن کا زیادہ درست اندازہ لگایا جاتا ہے۔