Kokios klaidos treniruočių cikle gali pabloginti mokymąsi ir modelio kokybę?

Klaidų mokymo cikle, kurios gali pabloginti mokymąsi ir modelio kokybę, yra:

• Netinkamas duomenų paruošimas: nesubalansuotos klasės, triukšmingi arba neteisingi duomenys sukelia blogą bendrąją gebėjimą.
• Perkrovimas (overfitting): modelis pernelyg tiksliai prisitaiko prie mokymo duomenų ir blogai veikia naujuose duomenyse.
• Per mažas mokymasis (underfitting): modelis yra pernelyg paprastas arba mokymasis buvo nutrauktas per anksti.
• Netinkamas hiperparametrų pasirinkimas: per didelis arba per mažas mokymosi greitis, netinkamas batch dydis ir kt.
• Reguliariosios priemonės nebuvimas: dropout, L2 reguliavimas ir kitos priemonės kovai su perkrovimu.
• Optimizavimo problemos: netinkamas optimizavimo algoritmas, duomenų normalizavimo nebuvimas.
• Netinkamas duomenų pasidalijimas: duomenų nutekėjimas tarp mokymo ir testavimo rinkinių.

Visos šios klaidos gali sumažinti tikslumą, sukelti modelio nestabilumą ir blogą bendrąją gebėjimą.