প্রথম বিষয়টি হল ধ্রুবক () এবং ভেদাঙ্কের () মাঝে সমন্বয়। মনে করুন যে, আমাদের কাছে কিছু ভিন্ন ভিন্ন কিন্তু মোটামুটি সমমানের উপাত্ত সেট রয়েছে। যদি একটি উপাত্ত formula_1 এর জন্য অর্জিত ফাংশনে কোনো ধ্রুবক থাকে, তবে এসব উপাত্তগুলো দ্বারা প্রশিক্ষণ দেয়া হলে, স্বাভাবিকভাবেই formula_1 এর ফলাফল প্রদান করার সময় এটি ভুল করবে। যদি বিভিন্ন উপাত্ত এর উপর প্রশিক্ষণ করার সময় বিভিন্ন ফলাফল প্রদান করে তবে ধরা হয় যে formula_1 উপাত্তটির জন্য এর ব্যাপক ভেদাঙ্ক রয়েছে। এক্ষেত্রে অনুমানের ভুলের পরিমাণ ধ্রুবক এবং ভেদাঙ্কের সমষ্টির সঙ্গে সম্পর্কিত। সাধারণভাবে ধ্রুবক এবং ভেদাঙ্কের মাঝে এক প্রকারের সমন্বয় থাকে। নিম্ন ধ্রুবকবিশিষ্ট কোন লার্নিং অ্যালগরিদম অবশ্যই উপাত্ত সংগ্রহের সঙ্গে মানানসই হওয়ার মতো নমনীয়তা ধারণ করতে হবে। কিন্তু যদি লার্নিং অ্যালগরিদম টি খুব বেশি নমনীয় হয়, তবে এটি প্রত্যেকটি উপাত্তের সঙ্গে মানিয়ে নেবে এবং এতে ব্যাপক ভেদাঙ্ক দেখা যাবে। সুতরাং সুপারভাইজ লার্নিং পদ্ধতিতে এই ধ্রুবক এবং ভেদাঙ্কসমূহ স্বয়ংক্রিয়ভাবে কিংবা ব্যবহারকারী কর্তৃক নির্ধারিত করে দিতে হয়।

ধাপসমূহ
ফলাফলে অবাঞ্ছিত মান
ধ্রুবক ভেদাঙ্কের পার্থক্য
অ্যালগরিদম নির্বাচন