ਅਲੋਪ ਹੋ ਰਹੀ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਸਮੱਸਿਆ ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ ਜੋ ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਰੇਡੀਐਂਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ। ਇਹ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਘਟਦੇ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਦੇ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਡੂੰਘੇ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਰਾਹੀਂ ਪਿੱਛੇ ਵੱਲ ਪ੍ਰਸਾਰਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਵਰਤਾਰੇ ਨੈਟਵਰਕ ਦੇ ਕਨਵਰਜੈਂਸ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਰੁਕਾਵਟ ਪਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਇਸਦੀ ਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟ ਪਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅਲੋਪ ਹੋ ਰਹੀ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ, ਆਓ ਪਹਿਲਾਂ ਬੈਕਪ੍ਰੋਪੈਗੇਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ 'ਤੇ ਚਰਚਾ ਕਰੀਏ, ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਫਾਰਵਰਡ ਪਾਸ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਨੈਟਵਰਕ ਦੁਆਰਾ ਫੀਡ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਲੇਅਰ ਵਿੱਚ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲਤਾ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਫਿਰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਬਾਅਦ ਦੇ ਬੈਕਵਰਡ ਪਾਸ ਵਿੱਚ, ਤਰੁੱਟੀ ਨੂੰ ਲੇਅਰਾਂ ਰਾਹੀਂ ਬੈਕਪ੍ਰੋਪੈਗੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੈਲਕੂਲਸ ਦੇ ਚੇਨ ਨਿਯਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਨੈੱਟਵਰਕ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਉਹਨਾਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੀ ਦਿਸ਼ਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਾਲਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਨੈੱਟਵਰਕ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਟੋਚੈਸਟਿਕ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਡਿਸੈਂਟ (SGD)। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਡੂੰਘੇ ਨੈਟਵਰਕਾਂ ਵਿੱਚ, ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਬਹੁਤ ਛੋਟੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਜ਼ਨ ਨਾਲ ਗੁਣਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬੈਕਪ੍ਰੋਪੈਗੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਹਰੇਕ ਲੇਅਰ ਵਿੱਚ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਦਾ ਹੈ।
ਅਲੋਪ ਹੋ ਰਹੀ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਸਮੱਸਿਆ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਬਹੁਤ ਛੋਟੇ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜ਼ੀਰੋ ਦੇ ਨੇੜੇ ਪਹੁੰਚ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਨੈਟਵਰਕ ਰਾਹੀਂ ਪਿੱਛੇ ਵੱਲ ਫੈਲਦੇ ਹਨ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਹਰੇਕ ਲੇਅਰ ਦੇ ਵਜ਼ਨ ਨਾਲ ਗੁਣਾ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਇਹ ਵਜ਼ਨ ਇੱਕ ਤੋਂ ਘੱਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਹਰੇਕ ਲੇਅਰ ਦੇ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸੁੰਗੜਦੇ ਹਨ। ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਲਈ ਅੱਪਡੇਟ ਅਣਗੌਲੇ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਰਥਪੂਰਨ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ, ਕਈ ਲੇਅਰਾਂ ਵਾਲੇ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਪਿੱਛੇ ਵੱਲ ਵਧਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਇੰਨੇ ਛੋਟੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਪਹਿਲੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਅਲੋਪ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਪਿਛਲੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਨੂੰ ਗਲਤੀ ਬਾਰੇ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਜਾਂ ਕੋਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਹੀਂ ਮਿਲਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਬਦਲਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਡਾਟਾ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਨਿਰਭਰਤਾ ਅਤੇ ਲੜੀ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਲਈ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਸੀਮਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਅਲੋਪ ਹੋ ਰਹੀ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਸਮੱਸਿਆ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਵਰਤੀ ਕੁਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਵਾਲੇ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਆਵਰਤੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (RNN) ਜਾਂ ਲੰਬੀ ਸ਼ਾਰਟ-ਟਰਮ ਮੈਮੋਰੀ (LSTM) ਨੈੱਟਵਰਕ। ਇਹਨਾਂ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਫੀਡਬੈਕ ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸਾਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅਲੋਪ ਹੋ ਰਹੇ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਨਿਰਭਰਤਾ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਨਾਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਨ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਸਮੇਂ ਦੇ ਕਦਮਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਘੱਟ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਅਲੋਪ ਹੋ ਰਹੀ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਪਹੁੰਚ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਸੰਤ੍ਰਿਪਤਾ ਤੋਂ ਪੀੜਤ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੁਧਾਰੀ ਲੀਨੀਅਰ ਯੂਨਿਟ (ReLU)। ReLU ਕੋਲ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਇਨਪੁਟਸ ਲਈ ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਹੈ, ਜੋ ਅਲੋਪ ਹੋ ਰਹੀ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਹੋਰ ਤਕਨੀਕ ਕੁਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬਕਾਇਆ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ (ResNets) ਵਿੱਚ, ਜੋ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਨੂੰ ਕੁਝ ਲੇਅਰਾਂ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਰਾਹੀਂ ਵਧੇਰੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਵਹਿਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਜਾਂ ਬਹੁਤ ਛੋਟਾ ਬਣਨ ਤੋਂ ਰੋਕਣ ਲਈ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਕਲਿੱਪਿੰਗ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਸੈੱਟ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਨੂੰ ਮੁੜ-ਸਕੇਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜੇਕਰ ਉਹ ਇਸ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲਤਾ ਨੂੰ ਸੀਮਿਤ ਕਰਕੇ, ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਕਲਿੱਪਿੰਗ ਅਲੋਪ ਹੋ ਰਹੀ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਅਲੋਪ ਹੋ ਰਹੀ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਸਮੱਸਿਆ ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ ਜੋ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਘਟਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀਆਂ ਲੇਅਰਾਂ ਰਾਹੀਂ ਪਿੱਛੇ ਵੱਲ ਪ੍ਰਸਾਰਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਹੌਲੀ ਕਨਵਰਜੈਂਸ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਕਨੀਕਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗੈਰ-ਸੰਤ੍ਰਿਪਤ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ, ਕੁਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡਣਾ, ਅਤੇ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਕਲਿਪਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਡੂੰਘੇ ਨਿuralਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨਕਰਤਾ:
- ਕੀ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਇੱਕ ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ (DNN) ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਤ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਮਝਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ ਗੂਗਲ ਦਾ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਫਰੇਮਵਰਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਦੇ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੋਡਿੰਗ ਨੂੰ ਸੰਰਚਨਾ ਨਾਲ ਬਦਲਣਾ)?
- ਕੀ ਇਹ ਸਹੀ ਹੈ ਕਿ ਜੇਕਰ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵੱਡਾ ਹੈ ਤਾਂ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੀ ਘੱਟ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੇ ਵਧੇ ਹੋਏ ਆਕਾਰ ਨਾਲ ਘਟਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ ਕੋਈ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (DNN) ਦੀ ਲੁਕਵੀਂ ਦਲੀਲ ਵਜੋਂ ਸਪਲਾਈ ਕੀਤੇ ਗਏ ਐਰੇ ਨੂੰ ਬਦਲ ਕੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਲੇਅਰਾਂ ਵਿੱਚ ਲੇਅਰਾਂ ਅਤੇ ਨੋਡਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ (ਜੋੜ ਕੇ ਅਤੇ ਹਟਾ ਕੇ) ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ?
- ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਪਛਾਣਿਆ ਜਾਵੇ ਕਿ ਮਾਡਲ ਓਵਰਫਿੱਟ ਹੈ?
- ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਤੇ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਕੀ ਹਨ?
- ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਡੂੰਘੇ ਕਿਉਂ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
- DNN ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਨੋਡ ਜੋੜਨ ਦੇ ਕੀ ਫਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਹਨ?
- ਲੀਨੀਅਰ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਕਮੀਆਂ ਕੀ ਹਨ?
- DNN ਵਰਗੀਕਰਣ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਵਾਧੂ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ?
ਡੀਪ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨਕਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ