Jakie błędy w cyklu treningowym mogą pogorszyć naukę i jakość modelu?

Błędy w cyklu treningowym, które mogą pogorszyć naukę i jakość modelu, obejmują:

• Nieprawidłowe przygotowanie danych: niezrównoważone klasy, szumne lub nieprawidłowe dane prowadzą do słabej zdolności generalizacji.
• Przeuczenie (overfitting): model zbyt dokładnie dopasowuje się do danych treningowych i działa słabo na nowych.
• Niedouczenie (underfitting): model jest zbyt prosty lub trening został przerwany zbyt wcześnie.
• Nieodpowiedni wybór hiperparametrów: zbyt duża lub zbyt mała szybkość uczenia się, nieprawidłowy rozmiar batcha itp.
• Brak regularizacji: brak dropout, regularizacji L2 i innych metod walki z przeuczeniem.
• Problemy z optymalizacją: nieprawidłowy algorytm optymalizacji, brak normalizacji danych.
• Nieprawidłowe podziały danych: wyciek danych między zestawami treningowymi i testowymi.

Wszystkie te błędy mogą prowadzić do obniżenia dokładności, niestabilności modelu i złej generalizacji.