Eğitim döngüsünde hangi hatalar öğrenmeyi ve modelin kalitesini olumsuz etkileyebilir?

Eğitim döngüsünde, öğrenmeyi ve model kalitesini kötüleştirebilecek hatalar şunları içerir:

• Yanlış veri hazırlama: dengesiz sınıflar, gürültülü veya yanlış veriler kötü genelleme yeteneğine yol açar.
• Aşırı öğrenme (overfitting): model eğitim verilerine çok iyi uyum sağlar ve yeni verilerde kötü çalışır.
• Yetersiz öğrenme (underfitting): model çok basittir veya eğitim çok erken durdurulmuştur.
• Uygun olmayan hiperparametre seçimi: çok yüksek veya düşük öğrenme oranı, yanlış batch boyutu vb.
• Düzenleme eksikliği: dropout, L2 düzenlemesi ve aşırı öğrenmeye karşı diğer yöntemlerin olmaması.
• Optimizasyon sorunları: yanlış optimizasyon algoritması, veri normalizasyonunun olmaması.
• Veri bölünmesinde hatalar: eğitim ve test setleri arasında veri sızıntısı.

Tüm bu hatalar, doğrulukta azalmaya, modelin kararlılığına ve kötü genelleştirmeye yol açabilir.