• Buradasın

    Test loss neden train loss'tan yüksek olur?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Test kaybının (test loss) train kaybından (train loss) yüksek olmasının birkaç nedeni olabilir:
    1. Overfitting: Model, eğitim verilerini çok iyi öğrendiği için gürültüyü ve rastgeleliği de öğrenmiş olur ve bu da yeni, görülmeyen veriler üzerinde kötü performans göstermesine yol açar 12.
    2. Underfitting: Model, verileri yeterince iyi yakalayamayacak kadar basit olduğunda, hem eğitim hem de test kayıplarının yüksek olmasına neden olur 12.
    3. Yanlış hiperparametreler: Öğrenme oranı, parti boyutu ve epoch sayısı gibi hiperparametreler doğru ayarlanmamışsa, model performansı olumsuz etkilenebilir 1.
    4. Veri işleme: Verilerin doğru şekilde işlenmemesi, kayıpların artmasına neden olabilir 1.
    Bu sorunları çözmek için, daha fazla veri kullanmak, modeli basitleştirmek veya düzenlilik (regularization) gibi teknikler uygulamak önerilir 2.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. dayreview.org
        1
      2. paperswithbacktest.com
        2
      3. aman.ai
        3
      4. studyx.ai
        4
      5. stats.stackexchange.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Loss grafiği neyi gösterir?

    Loss grafiği, makine öğrenimi modellerinde modelin kaybını (error) eğitim süreci boyunca gösterir. Loss grafiğinin gösterdiği bilgiler: - Aşırı uyum (overfitting): Eğitim kaybı düşerken, doğrulama kaybının artması aşırı uyumu işaret eder. - Model performansı: Grafiğin genel eğilimi, modelin ne kadar iyi öğrendiğini ve daha doğru tahminler yaptığını gösterir. - Erken durdurma (early stopping): Kayıp eğrisinin bir noktada plato yapması, modelin daha fazla ilerlemediğini ve erken durdurulması gerektiğini gösterir.
    5 kaynak

    Train loss nasıl hesaplanır?

    Train loss, bir makine öğrenimi modelinin eğitim aşamasında hesaplanan eğitim kaybı veya eğitim hatası olarak adlandırılır. Train loss'un hesaplanması için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Model, bilinen giriş-çıkış çiftlerine sahip bir veri kümesine maruz bırakılır. 2. Her tahmin için kayıp hesaplanır. 3. Modelin iç parametreleri (ağırlıklar ve önyargılar), kümedeki tüm veriler üzerinden biriken kaybı en aza indirmek için ayarlanır. Train loss, genellikle kayıp fonksiyonu kullanılarak, tahmin edilen ve gerçek değerler arasındaki farkı niceleyen bir fonksiyon yardımıyla hesaplanır.
    5 kaynak

    Makine öğrenmesi train loss ve test loss nedir?

    Makine öğreniminde train loss (eğitim kaybı) ve test loss (test kaybı) iki önemli performans metriğidir. Training loss (eğitim kaybı), modelin eğitim verileri üzerindeki tahminlerinin hata oranını ifade eder. Test loss (test kaybı) ise, modelin daha önce görmediği, ayrı bir veri seti üzerindeki hata oranını gösterir.
    5 kaynak