Quali errori nel ciclo di allenamento possono peggiorare l'apprendimento e la qualità del modello?

Gli errori nel ciclo di addestramento che possono peggiorare l'apprendimento e la qualità del modello includono:

• Preparazione errata dei dati: classi sbilanciate, dati rumorosi o errati portano a una scarsa capacità di generalizzazione.
• Overfitting: il modello si adatta troppo ai dati di addestramento e funziona male su dati nuovi.
• Underfitting: il modello è troppo semplice o l'addestramento viene interrotto troppo presto.
• Scelta inappropriata degli iperparametri: tasso di apprendimento troppo alto o basso, dimensione del batch errata, ecc.
• Mancanza di regolarizzazione: assenza di dropout, regolarizzazione L2 e altri metodi per combattere l'overfitting.
• Problemi di ottimizzazione: algoritmo di ottimizzazione errato, mancanza di normalizzazione dei dati.
• Divisione errata dei dati: fuga di dati tra set di addestramento e di test.

Tutti questi errori possono portare a una diminuzione della precisione, instabilità del modello e cattiva generalizzazione.