নীচের ইন্টারেক্টিভ ব্যায়ামগুলিতে, আপনি অরৈখিক ডেটা ফিট করার জন্য একটি নিউরাল নেটওয়ার্ককে প্রশিক্ষণ দিতে যা শিখেছেন তা ব্যবহার করবেন।
ব্যায়াম
ক্যাটাগরিক্যাল ডেটা মডিউলের ফিচার ক্রস অনুশীলনে , আপনি ননলাইনার ডেটা ফিট করার জন্য ম্যানুয়ালি ফিচার ক্রস তৈরি করেছেন। এখন, আপনি দেখতে পাবেন যে আপনি একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করতে পারেন যা প্রশিক্ষণের সময় অরৈখিক ডেটা কীভাবে ফিট করতে হয় তা স্বয়ংক্রিয়ভাবে শিখতে পারে।
আপনার কাজ: একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক কনফিগার করুন যা নীচের চিত্রের নীল বিন্দু থেকে কমলা বিন্দুগুলিকে আলাদা করতে পারে, প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষা উভয় ডেটাতেই 0.2-এর কম ক্ষতি অর্জন করে৷
নির্দেশাবলী:
নীচের ইন্টারেক্টিভ উইজেটে:
- নিম্নলিখিত কিছু কনফিগারেশন সেটিংসের সাথে পরীক্ষা করে নিউরাল নেটওয়ার্ক হাইপারপ্যারামিটারগুলি পরিবর্তন করুন:
- নেটওয়ার্ক ডায়াগ্রামে লুকানো স্তরের শিরোনামের বাম দিকে + এবং - বোতামে ক্লিক করে লুকানো স্তরগুলি যোগ করুন বা সরান৷
- একটি লুকানো স্তর কলামের উপরে + এবং - বোতামে ক্লিক করে একটি লুকানো স্তর থেকে নিউরন যোগ করুন বা সরান৷
- ডায়াগ্রামের উপরে শেখার হার ড্রপ-ডাউন থেকে একটি নতুন মান বেছে নিয়ে শেখার হার পরিবর্তন করুন।
- ডায়াগ্রামের উপরে অ্যাক্টিভেশন ড্রপ-ডাউন থেকে একটি নতুন মান বেছে নিয়ে অ্যাক্টিভেশন ফাংশনটি পরিবর্তন করুন।
- নির্দিষ্ট প্যারামিটার ব্যবহার করে নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে ডায়াগ্রামের উপরে প্লে (▶️) বোতামে ক্লিক করুন।
- প্রশিক্ষণের অগ্রগতির সাথে সাথে ডেটার সাথে মানানসই মডেলের ভিজ্যুয়ালাইজেশন, সেইসাথে আউটপুট বিভাগে পরীক্ষার ক্ষতি এবং প্রশিক্ষণের ক্ষতির মানগুলি পর্যবেক্ষণ করুন।
- যদি মডেলটি পরীক্ষা এবং প্রশিক্ষণের ডেটাতে 0.2-এর নিচে ক্ষতি অর্জন না করে, তাহলে রিসেট ক্লিক করুন এবং কনফিগারেশন সেটিংসের একটি ভিন্ন সেটের সাথে ধাপ 1-3 পুনরাবৃত্তি করুন। আপনি পছন্দসই ফলাফল অর্জন না হওয়া পর্যন্ত এই প্রক্রিয়াটি পুনরাবৃত্তি করুন।
আমাদের সমাধানের জন্য এখানে ক্লিক করুন
আমরা 0.2 এর নিচে পরীক্ষা এবং প্রশিক্ষণ উভয় ক্ষতি অর্জন করতে সক্ষম হয়েছি:
- 3টি নিউরন ধারণকারী 1টি লুকানো স্তর যোগ করা হচ্ছে।
- 0.01 শেখার হার বেছে নেওয়া।
- ReLU-এর একটি অ্যাক্টিভেশন ফাংশন বেছে নেওয়া।