Aké chyby v tréningovom cykle môžu zhoršiť učenie a kvalitu modelu?

Chyby v tréningovom cykle, ktoré môžu zhoršiť učenie a kvalitu modelu, zahŕňajú:

• Nesprávna príprava údajov: nevyvážené triedy, šumové alebo nesprávne údaje vedú k zlej schopnosti generalizácie.
• Pretrénovanie (overfitting): model sa príliš prispôsobí tréningovým údajom a zle funguje na nových.
• Podtrénovanie (underfitting): model je príliš jednoduchý alebo je tréning ukončený príliš skoro.
• Nevhodný výber hyperparametrov: príliš vysoká alebo nízka rýchlosť učenia, nesprávna veľkosť batchu a pod.
• Chýbajúca regularizácia: absencia dropoutu, L2 regularizácie a ďalších metód boja s overfittingom.
• Problémy s optimalizáciou: nesprávny optimalizačný algoritmus, absencia normalizácie údajov.
• Nesprávne rozdelenie údajov: únik údajov medzi tréningovou a testovacou sadou.

Všetky tieto chyby môžu viesť k zníženiu presnosti, nestabilite modelu a zlej generalizácii.