Тренинг циклиндеги кайсы каталар окулушту жана моделдин сапатын начарлатышы мүмкүн?

Төгөйлөш циклиндеги хатолор, алар оқитишни ва модел сифатига ёмон таъсир кўрсатиши мумкин:

• Маълумотларни нотўғри тайёрлаш: мувозанатсиз синфлар, шовқинли ёки нотўғри маълумотлар ёмон умумлашув қобилиятига олиб келади.
• Overfitting: модел оқитиш маълумотларига жуда ҳам мослашади ва янги маълумотларда ёмон ишлайди.
• Underfitting: модел жуда содда ёки оқитиш жуда эрта тўхтатилган.
• Гиперпараметрларни нотўғри танлаш: жуда юқори ёки паст ўрганиш суръати, нотўғри batch ҳажми ва бошқалар.
• Регуляризациянинг йўқлиги: dropout, L2-регуляризация ва бошқа усуллар overfittingга қарши курашиш учун.
• Оптимизация муаммолари: нотўғри оптимизация алгоритми, маълумотларни нормаллаштиришнинг йўқлиги.
• Маълумотларни нотўғри бўлиш: оқитиш ва тест жамланмалари ўртасида маълумотлар оқибати.

Бу хатолар аниқликни камайтиришга, моделнинг барқарорлигига ва ёмон умумлашувга олиб келиши мумкин.