• Buradasın

    Test loss neden train loss'tan yüksek olur?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Test kaybının (test loss) eğitim kaybından (train loss) yüksek olmasının birkaç nedeni olabilir:
    • Test setinin temsil yetersizliği 4. Test seti, eğitim setinden farklı olabilir ve bu da modelin yeni, görülmemiş veriler üzerinde iyi performans göstermemesine yol açabilir 4.
    • Aşırı öğrenme (overfitting) 13. Model, eğitim verilerini çok iyi öğrenmiş olabilir, bu da gürültü ve spesifikasyonları yakalamasına ancak yeni verilere genelleme yapamamasına neden olabilir 13.
    • Düzenlileştirme tekniklerinin devre dışı olması 4. Dropout gibi düzenlileştirme teknikleri, değerlendirme aşamasında genellikle devre dışı bırakılır 4. Bu teknikler, test kaybının eğitim kaybından daha düşük olmasına yol açabilir 4.
    Ayrıca, test kaybının eğitim kaybından düşük olması, modelin iyi genelleme yaptığını ve başarılı bir şekilde yeni, görülmemiş veriler üzerinde performans gösterebileceğini gösterebilir 5.
    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

    Makine öğrenmesi train loss ve test loss nedir?

    Makine öğrenmesinde train loss ve test loss kavramları şu şekilde açıklanabilir: Train loss (eğitim kaybı). Test loss (test kaybı). Train loss ve test loss arasındaki farka göre modelin performansı şu şekilde yorumlanabilir: Model çok iyi performans gösterir. Model aşırı öğrenme (overfitting) yapar. Model yetersiz öğrenme (underfitting) yapar.
    5 kaynak

    Train loss nasıl hesaplanır?

    Eğitim kaybı (training loss), bir derin öğrenme modelinin eğitim verilerine ne kadar iyi uyduğunu değerlendirmek için kullanılır. Eğitim kaybı, aşağıdaki adımlarla hesaplanır: 1. Hata Toplamı: Eğitim setindeki her örnek için hataların toplamı alınır. 2. Batch Sonrası Hesaplama: Bu işlem, her batch (veri alt kümesi) için yapılır. Eğitim kaybı genellikle bir maliyet fonksiyonu kullanılarak hesaplanır ve bu fonksiyon, farklı şekillerde hatayı ölçer. Eğitim kaybının doğru bir şekilde hesaplanması için kullanılan araç ve yöntemlere bağlı olarak, daha spesifik bilgiler gerekebilir.
    5 kaynak

    Loss grafiği neyi gösterir?

    Loss (kayıp) grafiği, makine öğrenimi modellerinde eğitim süreci sırasında kayıp fonksiyonunun değerini, x ekseninde ise eğitim adımlarının sayısını göstererek ilerlemeyi görselleştirir. Loss grafiklerinden çıkarılabilecek bazı sonuçlar: Aşırı uyum (overfitting). Yetersiz uyum (underfitting). Erken durdurma (early stopping). Ayrıca, loss grafikleri, modeldeki dalgalanmaları, keskin artışları veya salınımları analiz ederek eğitim sürecinin optimizasyonuna yönelik stratejiler geliştirmeye de yardımcı olur.
    5 kaynak