Millised vead treeningtsüklis võivad halvendada õppimist ja mudeli kvaliteeti?

Vead, mida võib halvendada õppeprotsessi ja mudeli kvaliteeti, hõlmab:

• Andmete ebaõige ettevalmistamine: ebavõrdsed klassid, müra või ebatäpsed andmed põhjustavad halba üldistamisvõimet.
• Üleõppimine (overfitting): mudel kohandub liiga täpselt treeningandmetega ja töötab halvasti uutel andmetel.
• Alakoormus (underfitting): mudel on liiga lihtne või treening katkestati liiga vara.
• Hüperparameetrite valiku ebaõige: liiga kõrge või madal õppekiirus, vale partii suurus jms.
• Regulaarsete meetodite puudumine: dropout, L2 regulatsioon ja teised meetodid üleõppimise vastu.
• Optimeerimisprobleemid: vale optimeerimisalgoritm, andmete normaliseerimise puudumine.
• Andmete ebaõige jaotamine: andmete lekkimine treening- ja testkomplektide vahel.

Kõik need vead võivad põhjustada täpsuse langust, mudeli ebastabiilsust ja halba üldistamist.