Ποια λάθη στον κύκλο εκπαίδευσης μπορούν να επιδεινώσουν τη μάθηση και την ποιότητα του μοντέλου;

Τα σφάλματα στον κύκλο εκπαίδευσης που μπορούν να επιδεινώσουν τη μάθηση και την ποιότητα του μοντέλου περιλαμβάνουν:

• Λανθασμένη προετοιμασία δεδομένων: ανισοκατανεμημένες κλάσεις, θορυβώδη ή λανθασμένα δεδομένα οδηγούν σε κακή γενίκευση.
• Overfitting: το μοντέλο ταιριάζει υπερβολικά στα δεδομένα εκπαίδευσης και λειτουργεί άσχημα σε νέα δεδομένα.
• Underfitting: το μοντέλο είναι πολύ απλό ή η εκπαίδευση διακόπτεται νωρίς.
• Ακατάλληλη επιλογή υπερπαραμέτρων: πολύ υψηλός ή χαμηλός ρυθμός εκμάθησης, λανθασμένο μέγεθος batch κ.ά.
• Έλλειψη κανονικοποίησης: απουσία dropout, L2 κανονικοποίησης και άλλων μεθόδων κατά του overfitting.
• Προβλήματα βελτιστοποίησης: λανθασμένος αλγόριθμος βελτιστοποίησης, έλλειψη κανονικοποίησης δεδομένων.
• Λανθασμένη διαίρεση δεδομένων: διαρροή δεδομένων μεταξύ των σετ εκπαίδευσης και δοκιμής.

Όλα αυτά τα σφάλματα μπορούν να οδηγήσουν σε μείωση της ακρίβειας, αστάθεια του μοντέλου και κακή γενίκευση.