একটি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক স্তরে নিউরনের সংখ্যা বৃদ্ধি আসলেই মুখস্থ করার একটি উচ্চ ঝুঁকি তৈরি করতে পারে, সম্ভাব্যভাবে অতিরিক্ত ফিটিং হতে পারে। ওভারফিটিং ঘটে যখন একটি মডেল প্রশিক্ষণের ডেটাতে বিশদ বিবরণ এবং গোলমাল শেখে যে পরিমাণে এটি অদেখা ডেটাতে মডেলের কার্যকারিতাকে নেতিবাচকভাবে প্রভাবিত করে। এটি নিউরাল নেটওয়ার্ক সহ মেশিন লার্নিং এর একটি সাধারণ সমস্যা এবং মডেলের সাধারণীকরণ ক্ষমতা উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করতে পারে।
যখন একটি নিউরাল নেটওয়ার্কের একটি নির্দিষ্ট স্তরে অনেকগুলি নিউরন থাকে, তখন এটি প্রশিক্ষণের ডেটাতে উপস্থিত জটিল নিদর্শনগুলি শিখতে মডেলের ক্ষমতা বাড়ায়। এই বর্ধিত ক্ষমতার ফলে নেটওয়ার্ক অন্তর্নিহিত নিদর্শনগুলি শেখার পরিবর্তে প্রশিক্ষণের উদাহরণগুলি মুখস্থ করতে পারে যা অদেখা ডেটাকে ভালভাবে সাধারণ করে তোলে। ফলস্বরূপ, মডেলটি প্রশিক্ষণের ডেটাতে ব্যতিক্রমীভাবে ভাল পারফর্ম করতে পারে কিন্তু নতুন, অদেখা ডেটাতে সাধারণীকরণ করতে ব্যর্থ হয়, যার ফলে বাস্তব-বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে খারাপ কার্যকারিতা দেখা দেয়।
এই ধারণাটি আরও ভালভাবে বোঝার জন্য, একটি উদাহরণ বিবেচনা করুন যেখানে একটি নিউরাল নেটওয়ার্ককে বিড়াল এবং কুকুরের ছবি শ্রেণীবদ্ধ করার জন্য প্রশিক্ষণ দেওয়া হচ্ছে। যদি নেটওয়ার্কের একটি নির্দিষ্ট স্তরে অত্যধিক সংখ্যক নিউরন থাকে, তবে এটি বিড়াল এবং কুকুরের মধ্যে বৈশিষ্ট্যগুলিকে আলাদা করার উপর ফোকাস করার পরিবর্তে প্রশিক্ষণের চিত্রগুলির নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যগুলি, যেমন ব্যাকগ্রাউন্ড বা আলোর অবস্থাগুলি মনে রাখা শুরু করতে পারে। এটি ওভারফিটিং এর দিকে নিয়ে যেতে পারে, যেখানে মডেলটি এমন চিত্রের সাথে উপস্থাপন করার সময় খারাপভাবে কাজ করে যখন এটি আগে দেখা যায় নি, কারণ এটি দুটি শ্রেণীর মধ্যে পার্থক্যকারী প্রয়োজনীয় বৈশিষ্ট্যগুলি শিখেনি।
একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক স্তরে নিউরনের সংখ্যা বাড়ানোর সময় অতিরিক্ত ফিটিং হওয়ার ঝুঁকি কমানোর একটি সাধারণ পদ্ধতি হল নিয়মিতকরণ কৌশল। নিয়মিতকরণের পদ্ধতিগুলি, যেমন L1 এবং L2 নিয়মিতকরণ, ড্রপআউট এবং তাড়াতাড়ি থামানো, নেটওয়ার্কটিকে খুব জটিল হতে এবং প্রশিক্ষণের ডেটাকে অতিরিক্ত ফিট করা থেকে রক্ষা করতে ব্যবহার করা হয়। এই কৌশলগুলি প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার সময় সীমাবদ্ধতার পরিচয় দেয়, মডেলটিকে উত্সাহিত করে নির্দিষ্ট উদাহরণগুলি মুখস্থ করার পরিবর্তে ডেটাতে প্রয়োজনীয় নিদর্শনগুলি শেখার দিকে মনোনিবেশ করতে।
যদিও একটি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক স্তরে নিউরনের সংখ্যা বাড়ানো মডেলের জটিল নিদর্শন শেখার ক্ষমতা বাড়াতে পারে, এটি মুখস্থ এবং ওভারফিটিং এর ঝুঁকিও বাড়ায়। মডেলের জটিলতা এবং সাধারণীকরণ কর্মক্ষমতার মধ্যে ভারসাম্য বজায় রাখার জন্য উপযুক্ত নিয়মিতকরণ কৌশল নিযুক্ত করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, এটি নিশ্চিত করে যে নিউরাল নেটওয়ার্ক অতিরিক্ত ফিটিং ছাড়াই ডেটা থেকে কার্যকরভাবে শিখতে পারে।
সম্পর্কিত অন্যান্য সাম্প্রতিক প্রশ্ন এবং উত্তর ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল:
- ভেক্টর হিসাবে শব্দের উপস্থাপনার একটি প্লটের জন্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে সঠিক অক্ষগুলি বরাদ্দ করতে কীভাবে কেউ একটি এমবেডিং স্তর ব্যবহার করতে পারে?
- সিএনএন-এ সর্বোচ্চ পুলিংয়ের উদ্দেশ্য কী?
- একটি কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কে (সিএনএন) বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন প্রক্রিয়া কীভাবে চিত্র স্বীকৃতিতে প্রয়োগ করা হয়?
- TensorFlow.js-এ চলমান মেশিন লার্নিং মডেলগুলির জন্য কি একটি অ্যাসিঙ্ক্রোনাস লার্নিং ফাংশন ব্যবহার করা প্রয়োজন?
- TensorFlow Keras Tokenizer API সর্বাধিক সংখ্যক শব্দ প্যারামিটার কত?
- TensorFlow Keras Tokenizer API সবচেয়ে ঘন ঘন শব্দ খুঁজে পেতে ব্যবহার করা যেতে পারে?
- TOCO কি?
- একটি মেশিন লার্নিং মডেল এবং মডেল চালানো থেকে ভবিষ্যদ্বাণীর যথার্থতার মধ্যে কয়েকটি যুগের সম্পর্ক কী?
- টেনসরফ্লো-এর নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং-এর প্যাক প্রতিবেশী API কি প্রাকৃতিক গ্রাফ ডেটার উপর ভিত্তি করে একটি বর্ধিত প্রশিক্ষণ ডেটাসেট তৈরি করে?
- টেনসরফ্লো-এর নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং-এ প্যাক প্রতিবেশী API কী?
EITC/AI/TFF টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল-এ আরও প্রশ্ন ও উত্তর দেখুন