Machine learningMachine learning

নিয়মিত স্থানান্তরণ শিখন (Regularized Transfer Learning)

নিয়মিত স্থানান্তরণ শিখন (Regularized Transfer Learning) একটি স্থানান্তরণ শিখন পাইপলাইনে সুস্পষ্ট পেনাল্টি পদ প্রয়োগ করে নিয়ন্ত্রণ করে যে একটি মডেল একটি নতুন লক্ষ্য ডোমেনের সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার সময় উৎস-ডোমেন জ্ঞান থেকে কতটা সরে যায়। এই নিয়মিতকরণ নেতিবাচক স্থানান্তরণকে নিরুৎসাহিত করে — অর্থাৎ অপ্রাসঙ্গিক উৎস প্যাটার্নের ক্ষতিকারক স্থানান্তর — একই সাথে উপকারী ভাগ করা উপস্থাপনাগুলি সংরক্ষণ করে এবং লক্ষ্য-ডোমেন লেবেল দুষ্প্রাপ্য হলে অতিরিক্ত ফিটিং (overfitting) প্রতিরোধ করে।

MethodMind-এ খুলুনশীঘ্রইভিডিওশীঘ্রইDownload slides

পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন

শুধু সদস্যদের জন্য

এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।

সাইন ইন করুন

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

উৎস

  1. Pan, S. J., & Yang, Q. (2010). A survey on transfer learning. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 22(10), 1345–1359. DOI: 10.1109/TKDE.2009.191
  2. Li, Z., Nie, F., Chang, X., & Yang, Y. (2014). Beyond trace norm: Robust matrix recovery via bi-sparsity pursuit. In Proceedings of the International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), pp. 1736–1742. link

এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন

ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Transfer Learning (Regularization-Constrained Domain Adaptation). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/machine-learning/regularized-transfer-learning

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

যেখানে উদ্ধৃত

ScholarGateRegularized Transfer Learning (Regularized Transfer Learning (Regularization-Constrained Domain Adaptation)). 2026-06-15 তারিখে সংগৃহীত, উৎস: https://scholargate.app/bn/machine-learning/regularized-transfer-learning · ডেটাসেট: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026