Buradasın
Overfitting ve underfitting nasıl düzeltilir?
Yazeka
Arama sonuçlarına göre oluşturuldu
Overfitting (aşırı öğrenme) sorununu çözmek için şu yöntemler kullanılabilir:
- Modelin karmaşıklığını azaltmak: Eğitim süresi veya iterasyon süresi gibi model karmaşıklığını artıran faktörleri azaltmak 13.
- Regularizasyon uygulamak: L1 (Lasso) ve L2 (Ridge) regularizasyonu gibi tekniklerle modelin karmaşıklığını azaltarak aşırı öğrenmeyi önlemek 13.
- Data augmentation (veri çoğaltma) yapmak: Veri setini genişleterek modelin daha fazla öğrenme fırsatı bulmasını sağlamak 13.
- Erken durdurma (early stopping) uygulamak: Test hatası artmaya başladığı anda eğitim sürecini durdurarak aşırı öğrenmeyi önlemek 13.
- Çapraz doğrulama (cross-validation) yapmak: Veri setini birden fazla parçaya bölerek modelin farklı veri alt kümeleri üzerindeki performansını ölçmek 12.
Underfitting (az öğrenme) sorununu çözmek için ise:
- Modelin kapasitesini artırmak: Katmanlardaki nöron sayılarını veya katman sayısını artırarak modelin eğitim verilerini daha iyi öğrenmesini sağlamak 35.
- Daha fazla veri kullanmak: Örnek sayısını artırarak hedef ile özellikler arasındaki ilişkiyi daha iyi anlamak 25.
- Gürültülü verileri azaltmak: Verileri temizleyerek öğrenme güçlüğünü azaltmak 25.
5 kaynaktan alınan bilgiyle göre: