Görüntü işleme alanında kullanılan convolutional neural network CNN modellerinde overfittingi önlemek için hangi teknikler kullanılabilir?

Convolutional Neural Network (CNN) Modellerinde Overfittingi Önleme Teknikleri

Overfitting, modelin eğitim verilerine aşırı uyum sağlaması ve genel performansının düşmesi durumudur. CNN modellerinde overfittingi önlemek için çeşitli teknikler kullanılabilir:

• Veri Artırma (Data Augmentation): Eğitim verilerini genişletmek için döndürme, zoom, kaydırma gibi yöntemler kullanılır.
• Düzenleme (Regularization): L1 veya L2 düzenleme ile modelin karmaşıklığını azaltmak mümkündür.
• Dropout: Eğitim sırasında rastgele bazı nöronların kapatılması, aşırı uyumu azaltır.
• Erken Durdurma (Early Stopping): Validasyon performansı düşmeye başladığında eğitim durdurulur.
• Batch Normalization: Eğitim sırasında verilerin normalleşmesi, modelin daha stabil hale gelmesini sağlar.
• Transfer Öğrenme: Önceden eğitilmiş modeller üzerinde ince ayar yaparak daha az veri ile daha iyi sonuçlar elde edilebilir.

Bu tekniklerin bir arada kullanılması, overfitting riskini azaltarak modelin genel performansını iyileştirebilir.