আমি কেরাস প্যাকেজ সম্পর্কে আমার জ্ঞানটি প্রসারিত করছি এবং আমি উপলভ্য কয়েকটি মডেলের সাথে কৌশলটি চালাচ্ছি। আমার একটি এনএলপি বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণ সমস্যা রয়েছে যা আমি সমাধান করার চেষ্টা করছি এবং বিভিন্ন মডেল প্রয়োগ করছি।
কিছু ফলাফল নিয়ে কাজ করার পরে এবং এলএসটিএম সম্পর্কে আরও বেশি কিছু পড়ার পরে, দেখে মনে হচ্ছে যে আমি চেষ্টা করেছি এমন অন্য কোনও চেয়ে একাধিক উচ্চতর (একাধিক ডেটাসেট জুড়ে)। আমি নিজেকে ভাবতে থাকি, "আপনি / কখন এলএসটিএম ব্যবহার করবেন না ?"। অতিরিক্ত গেটগুলি, এলএসটিএম-এর অন্তর্নিহিত ব্যবহারগুলি কিছু মডেলগুলি হারিয়ে যাওয়ার পরে গ্রেডিয়েন্টগুলি ভোগার পরে আমার কাছে সঠিক ধারণা দেয়।
তাহলে এলএসটিএম এর সাথে কী ধরা পড়ে? তারা এত ভাল করে না কোথায়? আমি জানি যে "একটি আকার সবই ফিট করে" অ্যালগরিদমের মতো কোনও জিনিস নেই, তাই এলএসটিএমের অবশ্যই একটি নেতিবাচক দিক থাকতে হবে।