Trening tsiklidagi qanday xatolar o'qishni va model sifatini yomonlashtirishi mumkin?

Xatolar trening tsiklida, o'z o'qitish va model sifatini yomonlashtirishi mumkin bo'lganlar quyidagilardir:

• Noto'g'ri ma'lumotlarni tayyorlash: muvozanatsiz sinflar, shovqinli yoki noto'g'ri ma'lumotlar yomon umumiylashuvga olib keladi.
• Overfitting: model trening ma'lumotlariga juda mos keladi va yangi ma'lumotlarda yomon ishlaydi.
• Underfitting: model juda oddiy yoki o'qitish juda erta to'xtatilgan.
• Hiperparametrlarning noto'g'ri tanlovi: juda yuqori yoki juda past o'rganish tezligi, noto'g'ri batch o'lchami va boshqalar.
• Regulyarizatsiya yo'qligi: dropout, L2-regulyarizatsiya va boshqa usullar bilan kurashish.
• Optimizatsiya muammolari: noto'g'ri optimallashtirish algoritmi, ma'lumotlarni normalizatsiya qilishning yo'qligi.
• Ma'lumotlarni noto'g'ri bo'lishi: o'qitish va test to'plamlari o'rtasida ma'lumotlar oqishi.

Ushbu xatoliklar aniqlikni pasaytirishi, modelning barqarorligini va yomon umumiylashuvga olib kelishi mumkin.