Em çawa dikarin di dema perwerdehiyê de di modelên fêrbûna kûr de pêşî li xapandina bê mebest bigirin?
Pêşîlêgirtina xapandina bêaqil di dema perwerdehiyê de di modelên fêrbûna kûr de ji bo misogerkirina yekbûn û rastbûna performansa modelê pir girîng e. Dema ku model bi bêhemdî fêr dibe ku di daneya perwerdehiyê de berteng an huneran bi kar bîne, dibe ku xapandina bê mebest çêbibe, ku bibe sedema encamên şaş. Ji bo çareserkirina vê pirsgirêkê, çend stratejiyan dikarin ji bo kêmkirina vê pirsgirêkê bikar bînin
Pêngavên ku di avakirina modelek Fêrbûna Structured Neural de ji bo dabeşkirina belgeyê çi ne?
Avakirina modelek Fêrbûna Structured Neural (NSL) ji bo dabeşkirina belgeyê çend gavan vedihewîne, ku her yek di avakirina modelek bihêz û rast de girîng e. Di vê ravekirinê de, em ê di pêvajoya hûrgulî ya avakirina modelek weha de, têgihiştinek berfireh a her gavê peyda bikin. Gav 1: Amadekirina daneyan Pêngava yekem komkirin û komkirin e