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.