বিজ্ঞানীদের একটি আন্তর্জাতিক গ্রুপ PV সিস্টেমের জন্য একটি অভিনব ধুলো সনাক্তকরণ পদ্ধতি তৈরি করেছে। নতুন কৌশলটি গভীর শিক্ষার উপর ভিত্তি করে এবং অভিযোজিত মুহূর্ত অনুমান (অ্যাডাম) অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদমের একটি উন্নত সংস্করণ ব্যবহার করে, যা সাধারণত নেটওয়ার্কগুলিকে প্রশিক্ষণ দিতে ব্যবহৃত হয়, সৌর প্যানেল পরিষ্কারের জন্য পূর্ব-পরিকল্পনা প্রদান করেসৌর প্যানেল পরিষ্কার রোবটস্বয়ংক্রিয়ভাবে পরিষ্কারের জন্য।
এই সমস্যাগুলি কাটিয়ে উঠতে, শিক্ষাবিদরা অ্যালগরিদমে ওয়ার্মআপ এবং কোসাইন অ্যানিলিং কৌশলগুলিকে একীভূত করার প্রস্তাব করেছিলেন। ওয়ার্মআপ কৌশলটি প্রশিক্ষণের প্রাথমিক পর্যায়ে একটি ছোট শেখার হার ব্যবহার করে, ধীরে ধীরে তা বৃদ্ধি করে। "এটি মডেলটিকে প্রশিক্ষণের প্রাথমিক পর্যায়ে পরামিতি স্থানটি আরও ভালভাবে অন্বেষণ করতে সাহায্য করে, অত্যধিক শেখার হারের কারণে দোলন বা বিচ্যুতি সমস্যাগুলি এড়িয়ে যায়," তারা যোগ করেছে৷
অন্যদিকে, কোসাইন অ্যানিলিং কৌশল, কোসাইন ফাংশনের অ্যানিলিং বক্ররেখা অনুসারে, শেখার হার সর্বাধিক এবং সর্বনিম্ন শেখার হারের মধ্যে পর্যায়ক্রমে পরিবর্তিত হয়। "এই কৌশলটি গ্রেডিয়েন্টের দ্রুত বংশদ্ভুত গতির কারণে সৃষ্ট দোলন সমস্যা প্রতিরোধ করতে সাহায্য করে, যার ফলে প্রশিক্ষণের স্থিতিশীলতা এবং মডেলের সাধারণীকরণ কর্মক্ষমতা উন্নত হয়," গবেষকরা ব্যাখ্যা করেছেন।
