এমআরআই ডেটা ব্যবহার করে ক্যান্সারের প্রতিক্রিয়া অনুমান করার জন্য আমার কাছে একটি ফোর লেয়ার সিএনএন রয়েছে। আমি অন-লাইন প্রবর্তনের জন্য রিলু সক্রিয়করণগুলি ব্যবহার করি। ট্রেনের নির্ভুলতা এবং ক্ষতি যথাক্রমে একঘেয়েভাবে বৃদ্ধি এবং হ্রাস। তবে, আমার পরীক্ষার যথার্থতা বন্যভাবে ওঠানামা শুরু করে। আমি শেখার হার পরিবর্তন করার চেষ্টা করেছি, স্তরগুলির সংখ্যা হ্রাস করব। কিন্তু, এটি ওঠানামা বন্ধ করে না। এমনকি আমি এই উত্তরটি পড়েছি এবং সেই উত্তরের দিকনির্দেশগুলি অনুসরণ করার চেষ্টা করেছি, তবে আবার ভাগ্য নয়। আমি কোথায় ভুল করছি তা বোঝার জন্য কেউ আমাকে সাহায্য করতে পারে?
stats.stackexchange.com/questions/189774/…
—
রুহো রুটসি
হ্যাঁ, আমি উত্তরটি পড়েছি। বৈধতা ডেটা বদলানো কোনও উপকারে আসেনি
—
রঘুরাম
কারণ আপনি নিজের কোড স্নিপেট ভাগ করেননি, তাই আপনার আর্কিটেকচারে কী কী ভুল তা আমি বলতে পারি না। তবে আপনার স্ক্রিন শটে আপনার প্রশিক্ষণ এবং বৈধতার যথাযথতা দেখে এটি স্ফটিক স্পষ্ট যে আপনার নেটওয়ার্কটি অত্যধিক উপযোগী। আপনি যদি নিজের কোড স্নিপেটটি এখানে ভাগ করে নেন তবে ভাল।
—
নাইন
আপনার কতটি নমুনা আছে? সম্ভবত ওঠানামা সত্যিই তাৎপর্যপূর্ণ নয়। এছাড়াও, যথার্থতা হ'ল ভয়ঙ্কর পরিমাপ
—
rep_ho
বৈধতা নির্ভুলতা ওঠানামা করা হয় যখন একটি ensemble পদ্ধতির ব্যবহার ভাল হয় কেউ আমাকে যাচাই করতে সহায়তা করতে পারে? কারণ আমি আমার ওঠানামাগুলি যাচাইকরণ_অ্যাকুয়্যারিটিকে একটি ভাল মান হিসাবে মিলিয়ে পরিচালনা করতে সক্ষম হয়েছি।
—
শ্রী 2110
