Welke fouten in de trainingscyclus kunnen het leren en de kwaliteit van het model verslechteren?

Fouten in de trainingscyclus die het leren en de kwaliteit van het model kunnen verslechteren, omvatten:

• Onjuiste gegevensvoorbereiding: onevenwichtige klassen, ruisende of onjuiste gegevens leiden tot een slechte generalisatie.
• Overfitting: het model past zich te nauwkeurig aan de trainingsgegevens aan en presteert slecht op nieuwe gegevens.
• Underfitting: het model is te eenvoudig of de training wordt te vroeg gestopt.
• Onjuiste hyperparameterkeuze: te hoge of te lage leersnelheid, verkeerde batchgrootte, enz.
• Gebrek aan regularisatie: afwezigheid van dropout, L2-regularisatie en andere methoden tegen overfitting.
• Optimalisatieproblemen: onjuist optimalisatie-algoritme, gebrek aan normalisatie van gegevens.
• Onjuiste gegevensverdeling: datalekken tussen trainings- en testsets.

Al deze fouten kunnen leiden tot verminderde nauwkeurigheid, instabiliteit van het model en slechte generalisatie.