নিয়মিতকারীরা অপ্টিমাইজেশানের সময় স্তর প্যারামিটার বা স্তর কার্যকলাপের উপর জরিমানা প্রয়োগ করার অনুমতি দেয়। এই জরিমানা নেটওয়ার্ক অপ্টিমাইজ করা ক্ষতি ফাংশন মধ্যে সংকলন করা হয়. নিয়মিতকরণ জরিমানা প্রতি-স্তরের ভিত্তিতে প্রয়োগ করা হয়৷
অ্যাক্টিভিটি রেগুলারাইজার কি?
অ্যাক্টিভিটি রেগুলারাইজার নেটের আউটপুটের একটি ফাংশন হিসেবে কাজ করে, এবং এটি বেশিরভাগ লুকানো ইউনিটগুলিকে নিয়মিত করতে ব্যবহৃত হয়, যখন নাম অনুসারে ওজন_নিয়মিতকারী, ওজনের উপর কাজ করে (যেমন তাদের ক্ষয় করা)।
আমি কখন অ্যাক্টিভিটি রেগুলার ব্যবহার করব?
আপনি যদি আউটপুট ফাংশনটিএর মাধ্যমে যেতে চান (বা এর কাছাকাছি একটি ইন্টারসেপ্ট আছে), আপনি বায়াস রেগুলারাইজার ব্যবহার করতে পারেন। আপনি যদি আউটপুট ছোট হতে চান (বা 0 এর কাছাকাছি), আপনি কার্যকলাপ নিয়মিত ব্যবহার করতে পারেন।
আমি কীভাবে কেরাস রেগুলারাইজার ব্যবহার করব?
একটি লেয়ারে রেগুলারাইজার যোগ করতে, আপনার কাছে লেয়ারের কীওয়ার্ড আর্গুমেন্ট 'kernel_regularizer'-এ পছন্দের রেগুলারাইজেশন টেকনিক পাস করতে হবে। কেরাস রেগুলারাইজেশন ইমপ্লিমেন্টেশন মেথড একটি প্যারামিটার প্রদান করতে পারে যা রেগুলারাইজেশন হাইপারপ্যারামিটার মান উপস্থাপন করে।
কার্নেল এবং পক্ষপাত কি?
Dense class
Dense অপারেশনটি বাস্তবায়ন করে: আউটপুট=অ্যাক্টিভেশন(ডট(ইনপুট, কার্নেল) + বায়াস) যেখানে অ্যাক্টিভেশন হল উপাদান-ভিত্তিক অ্যাক্টিভেশন ফাংশন অ্যাক্টিভেশন আর্গুমেন্ট হিসাবে পাস করা হয়, কার্নেল হল একটি ওজন ম্যাট্রিক্স যা লেয়ার, এবং দ্বারা তৈরি করা হয়েছেবায়াস হল একটি বায়াস ভেক্টর যা লেয়ার দ্বারা তৈরি করা হয়েছে (কেবলই প্রযোজ্য যদি use_bias সত্য হয়)।
