கிரிப்டோகரன்சி கணிப்புக்காக மீண்டும் மீண்டும் வரும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளுடன் (RNNs) ஆழ்ந்த கற்றலின் பின்னணியில் இயல்பாக்கம் மற்றும் வரிசை உருவாக்கும் செயல்முறையின் போது, ​​துல்லியமான மற்றும் நம்பகமான மாதிரிப் பயிற்சியை உறுதிப்படுத்த, காணாமல் போன அல்லது செல்லாத மதிப்புகளைக் கையாள்வது முக்கியம். விடுபட்ட அல்லது தவறான மதிப்புகள் மாதிரியின் செயல்திறனை கணிசமாக பாதிக்கலாம், இது தவறான கணிப்புகள் மற்றும் நம்பகமற்ற நுண்ணறிவுகளுக்கு வழிவகுக்கும். இல்