Yazeka
Arama sonuçlarına göre oluşturuldu
Loss (kayıp) grafiği, makine öğrenimi modellerinde eğitim süreci sırasında kayıp fonksiyonunun değerini, x ekseninde ise eğitim adımlarının sayısını göstererek ilerlemeyi görselleştirir 12.
Loss grafiklerinden çıkarılabilecek bazı sonuçlar:
- Aşırı uyum (overfitting) 12. Eğitim kaybı (training loss) azalırken, doğrulama kaybı (validation loss) belirli bir eğitim adımı sonrasında artar 12.
- Yetersiz uyum (underfitting) 2. Hem eğitim hem de doğrulama kayıpları büyükse ve aralarında önemli bir fark varsa model, eğitim verilerindeki desenleri yeterince yakalayamıyor demektir 2.
- Erken durdurma (early stopping) 2. Eğitim kaybı eğrisi bir platoya ulaşır ve birkaç ardışık epoch'ta önemli bir ilerleme kaydedilmezse model, aşırı uyum veya önemli bir ilerleme eksikliği nedeniyle eğitimi durdurur 2.
Ayrıca, loss grafikleri, modeldeki dalgalanmaları, keskin artışları veya salınımları analiz ederek eğitim sürecinin optimizasyonuna yönelik stratejiler geliştirmeye de yardımcı olur 1.
5 kaynaktan alınan bilgiyle göre: