L 2 নিয়মিতকরণ পরীক্ষা করা হচ্ছে
এই অনুশীলনে একটি ছোট, কোলাহলপূর্ণ প্রশিক্ষণ ডেটা সেট রয়েছে। এই ধরনের সেটিংয়ে, ওভারফিটিং একটি আসল উদ্বেগের বিষয়। সৌভাগ্যবশত, নিয়মিতকরণ সাহায্য করতে পারে।
এই অনুশীলনটি তিনটি সম্পর্কিত কাজ নিয়ে গঠিত। তিনটি কাজ জুড়ে তুলনা সহজ করতে, একটি পৃথক ট্যাবে প্রতিটি কাজ চালান।
- টাস্ক 1: কমপক্ষে 500টি যুগের জন্য প্রদত্ত মডেলটি চালান। নিম্নলিখিত নোট করুন:
- টেস্ট হার।
- টেস্ট হার এবং ট্রেনিং হারের মধ্যে ডেল্টা।
- বৈশিষ্ট্য এবং বৈশিষ্ট্য ক্রস শেখা ওজন. (FEATURES থেকে OUTPUT পর্যন্ত চলমান প্রতিটি লাইনের আপেক্ষিক বেধ সেই বৈশিষ্ট্য বা বৈশিষ্ট্য ক্রসের জন্য শেখা ওজনকে উপস্থাপন করে। আপনি প্রতিটি লাইনের উপর ঘোরার মাধ্যমে সঠিক ওজনের মান খুঁজে পেতে পারেন।)
- টাস্ক 2: ( একটি পৃথক ট্যাবে এই কাজটি করার কথা বিবেচনা করুন। ) নিয়মিতকরণের হার 0 থেকে 0.3 পর্যন্ত বাড়ান। তারপরে, কমপক্ষে 500টি যুগের জন্য মডেলটি চালান এবং নিম্নলিখিত প্রশ্নের উত্তর খুঁজুন:
- টাস্ক 2-এ টেস্ট হার টাস্ক 1-এর টেস্ট হার থেকে কীভাবে আলাদা?
- টাস্ক 2-এ টেস্ট লস এবং ট্রেনিং লসের মধ্যে ডেল্টা টাস্ক 1 এর থেকে কীভাবে আলাদা?
- প্রতিটি বৈশিষ্ট্য এবং বৈশিষ্ট্য ক্রসের শেখা ওজনগুলি টাস্ক 2 থেকে টাস্ক 1 থেকে কীভাবে আলাদা?
- আপনার ফলাফল মডেল জটিলতা সম্পর্কে কি বলে?
- টাস্ক 3: নিয়মিতকরণের হার নিয়ে পরীক্ষা করুন, সর্বোত্তম মান খুঁজে বের করার চেষ্টা করুন।
(উত্তরগুলি অনুশীলনের ঠিক নীচে প্রদর্শিত হবে।)