ধরুন আমি শ্রেণিবিন্যাস বা প্রতিরোধের জন্য একটি গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ দিতে চাই তবে ভবিষ্যদ্বাণীটি কতটা আত্মবিশ্বাসী হবে তা জানতে চাই। আমি কীভাবে এটি অর্জন করতে পারি?
আমার ধারণা উপরের স্নায়বিক মিটারগুলির পূর্বাভাসের পারফরম্যান্সের ভিত্তিতে প্রতিটি প্রশিক্ষণ ডেটামের জন্য ক্রস এনট্রপি গণনা করা। তারপরে, আমি রিগ্রেশন জন্য একটি দ্বিতীয় নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ করব, যা প্রতিটি ডেটামকে ইনপুট হিসাবে গ্রহণ করবে এবং এটি আউটপুট হিসাবে ক্রস এনট্রপি (একটি আউটপুট নোড)। তারপরে আপনি উভয় নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে ব্যবহার করতে পারবেন - একটি লেবেল / মানটির পূর্বাভাসের জন্য এবং অন্যটি প্রথম নেটওয়ার্কটির আত্মবিশ্বাসের পূর্বাভাসের জন্য। (.... তবে আমার কি দ্বিতীয় নেটওয়ার্কের আত্মবিশ্বাসের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য তৃতীয় নেটওয়ার্কের প্রয়োজন হবে, এবং আরও ...?!)
এটি কি একটি কার্যকর ধারণা? তদুপরি, এটি কি একটি আদর্শ ধারণা সাধারণত ব্যবহৃত হয়? যদি না হয়, আপনি কি পরামর্শ দেবেন?