Ի՞նչ սխալներ կարող են վատթարացնել ուսուցումը և մոդելի որակը մարզման ցիկլում։

Դասընթացի ցիկլում սխալները, որոնք կարող են վատթարացնել ուսուցումը և մոդելի որակը, ներառում են.

• Տվյալների սխալ պատրաստում: անհավասարակշռված դասեր, աղտոտված կամ սխալ տվյալներ, որոնք վատացնում են ընդհանուր կարողությունը:
• Overfitting: մոդելը շատ լավ է հարմարվում ուսուցման տվյալներին և վատ է աշխատում նոր տվյալների վրա:
• Underfitting: մոդելը շատ պարզ է կամ ուսուցումը շատ վաղ է դադարեցվել:
• Հիպերպարամետրերի սխալ ընտրություն: շատ բարձր կամ շատ ցածր ուսուցման արագություն, սխալ batch չափը և այլն:
• Reguliarizatsiya-ի բացակայություն: dropout, L2-reguliarizatsiya և այլ մեթոդներ overfitting-ի դեմ պայքարի համար:
• Օպտիմիզացման խնդիրներ: սխալ օպտիմիզացիոն ալգորիթմ, տվյալների նորմալիզացիայի բացակայություն:
• Տվյալների սխալ բաժանում: տվյալների արտահոսք ուսուցման և փորձարկման հավաքածուների միջև:

Այս բոլոր սխալները կարող են հանգեցնել ճշգրտության նվազեցման, մոդելի անկայունության և վատ ընդհանուրացման: