Nöronal sinir ağı modellerinde overfitting nasıl önlenir?

Nöronal Sinir Ağı Modellerinde Overfitting Nasıl Önlenir?

Overfitting, modelin eğitim setine aşırı uyum sağlaması ve genel performansının düşmesi durumudur. Bunu önlemek için aşağıdaki yöntemler uygulanabilir:

• Veri Artırma: Eğitim verisinin çeşitliliğini artırarak modelin genelleme yeteneğini güçlendirin.
• Regularizasyon: L1 veya L2 regularizasyon tekniklerini kullanarak modelin karmaşıklığını azaltın.
• Ayrı Eğitim ve Test Setleri: Modeli değerlendirirken mutlaka farklı bir test seti kullanın.
• Erken Durdurma: Eğitim sırasında doğrulama kaybı düşmeye başladığında modeli durdurun.
• Dropout: Modelin katmanlarından rastgele bir kısmını atarak, modelin aşırı öğrenmesini engelleyin.
• Model Karmaşıklığını Azaltma: Daha az katman veya nöron kullanarak daha basit modeller oluşturun.

Bu yöntemler, nöronal sinir ağı modellerinin genel performansını artırarak overfitting'i azaltmaya yardımcı olur.