Welche Fehler im Trainingszyklus können das Lernen und die Qualität des Modells verschlechtern?

Fehler im Trainingszyklus, die das Lernen und die Qualität des Modells verschlechtern können, umfassen:

• Falsche Datenvorbereitung: unausgeglichene Klassen, rauschende oder falsche Daten führen zu schlechter Generalisierungsfähigkeit.
• Overfitting: Das Modell passt sich zu genau an die Trainingsdaten an und funktioniert auf neuen Daten schlecht.
• Underfitting: Das Modell ist zu einfach oder das Training wurde zu früh gestoppt.
• Unangemessene Wahl der Hyperparameter: zu hohe oder zu niedrige Lernrate, falsche Batch-Größe usw.
• Fehlende Regularisierung: Fehlen von Dropout, L2-Regularisierung und anderen Methoden gegen Overfitting.
• Probleme bei der Optimierung: falscher Optimierungsalgorithmus, fehlende Daten-Normalisierung.
• Falsche Datenaufteilung: Datenleck zwischen Trainings- und Testdatensatz.

Alle diese Fehler können zu einer verringerten Genauigkeit, Instabilität des Modells und schlechter Generalisierung führen.