რომელ შეცდომებს შეუძლია ტრენინგის ციკლში სწავლა და მოდელის ხარისხი გაუმჯობესდეს?

Төгәллек циклында, өйрәнүне һәм модельнең сыйфатын начарая алучы хаталар түбәндәгеләрдән гыйбарәт:

• Мәгълүматларны дөрес әзерләмәү: баланссыз класслар, тавышлы яки дөрес булмаган мәгълүматлар начар гомумиләшү сәләтенә китерә.
• Overfitting: модель өйрәнү мәгълүматларына артык ярашып, яңа мәгълүматларда начар эшли.
• Underfitting: модель бик гади яки өйрәнү бик иртә туктатылган.
• Гиперпараметрларны дөрес сайламау: бик югары яки бик түбән өйрәнү тизлеге, дөрес булмаган batch размеры һ.б.
• Регуляризациянең булмавы: dropout, L2-регуляризация һәм башка ысуллар overfitting белән көрәшү өчен.
• Оптимизация проблемалары: дөрес булмаган оптимизация алгоритмы, мәгълүматларны нормализацияләүнең булмавы.
• Мәгълүматларны дөрес бүлү: мәгълүматларның агып чыгуы өйрәнү һәм тест җыелмалары арасында.

Бу хаталар төгәллекне киметә, модельнең тотрыклылыгын начарая һәм начар гомумиләшүгә китерә ала.