Какие ошибки в тренировочном цикле могут ухудшить обучение и качество модели?

Ошибки в тренировочном цикле, которые могут ухудшить обучение и качество модели, включают:

• Неправильная подготовка данных: несбалансированные классы, шумные или некорректные данные приводят к плохой обобщающей способности.
• Переобучение (overfitting): модель слишком точно подстраивается под тренировочные данные и плохо работает на новых.
• Недообучение (underfitting): модель слишком простая или обучение прервано слишком рано.
• Неподходящий выбор гиперпараметров: слишком большой или маленький learning rate, неправильный batch size и т.п.
• Отсутствие регуляризации: отсутствие dropout, L2-регуляризации и других методов для борьбы с переобучением.
• Проблемы с оптимизацией: неправильный алгоритм оптимизации, отсутствие нормализации данных.
• Неправильное разделение данных: утечка данных между тренировочной и тестовой выборками.

Все эти ошибки могут привести к снижению точности, нестабильности модели и плохой генерализации.