यह अध्ययन उन्नत NIRMAL अनुकूलन एल्गोरिथम प्रस्तुत करता है, जो मूल NIRMAL अनुकूलन एल्गोरिथम को बेहतर बनाता है। उन्नत NIRMAL में $(\alpha, r)$-अवमंदित नेस्टरोव त्वरण तंत्र शामिल है जो अभिसरण स्थिरता में सुधार करता है और साथ ही मूल NIRMAL की शतरंज-प्रेरित ढाल अवरोहण, संवेग, स्टोकेस्टिक विक्षोभ, अनुकूली अधिगम दर और अरैखिक रूपांतरण रणनीतियों को बनाए रखता है। हमने उन्नत NIRMAL की तुलना एडम, संवेग SGD, नेस्टरोव और मूल NIRMAL से चार छवि वर्गीकरण बेंचमार्क डेटासेट: MNIST, FashionMNIST, CIFAR-10 और CIFAR-100 पर की है। CIFAR-100 डेटासेट पर, उन्नत NIRMAL ने 46.06% की परीक्षण सटीकता और 1.960435 की न्यूनतम परीक्षण हानि प्राप्त की, जो मूल NIRMAL (44.34%) से बेहतर प्रदर्शन करता है और संवेग SGD (46.43%) के समान प्रदर्शन करता है। यह विशेष रूप से जटिल डेटासेट पर, उन्नत NIRMAL के बेहतर सामान्यीकरण प्रदर्शन और स्थिरता को प्रदर्शित करता है।
