Təlim dövründə hansı səhvlər öyrənmə və modelin keyfiyyətini pisləşdirə bilər?

Təlim dövründə modelin öyrənməsini və keyfiyyətini pisləşdirə biləcək səhvlər bunlardır:

• Yanlış məlumatların hazırlanması: balanssız siniflər, səs-küylü və ya yanlış məlumatlar pis ümumiləşdirmə qabiliyyətinə səbəb olur.
• Overfitting: model təlim məlumatlarına çox uyğunlaşır və yeni məlumatlarda pis işləyir.
• Underfitting: model çox sadədir və ya təlim çox erkən dayandırılıb.
• Hiperparametrlərin düzgün seçilməməsi: çox yüksək və ya çox aşağı öyrənmə dərəcəsi, yanlış batch ölçüsü və s.
• Regulyarizasiyanın olmaması: dropout, L2-regulyarizasiya və digər metodlar ilə overfitting-ə qarşı mübarizə.
• Optimizasiya problemləri: düzgün olmayan optimallaşdırma alqoritmi, məlumatların normalizasiyasının olmaması.
• Məlumatların düzgün bölünməməsi: təlim və test dəstləri arasında məlumat sızması.

Bütün bu səhvlər dəqiqliyin azalmasına, modelin stabilliyinə və pis ümumiləşdirməyə səbəb ola bilər.