Overfitting (Aşırı uyum, ezberleme), bir yapay zeka modelinin kalıpları öğrenmek yerine eğitim verilerini ezberlemesi durumunda ortaya çıkar. Eğitim verileri üzerinde mükemmel performans gösteriyor ancak yeni, daha önce görülmemiş veriler üzerinde başarısız oluyorsa bu durumda overfitting den söz edilebilir.
Overfitting Neden olur
- Çok az eğitim örneği varsa model öğrenemediği için
- Model çok karmaşıksa, çok parametre varsa
- Düzenleme veya gürültü yönetimi yoksa
Overfitting ile Nasıl Başa Çıkılır?
- Daha fazla eğitim verisi kullanılabilir
- Model basitleştirilebilir
- Regularization (L1/L2) eklenebilir
- Dropout katmanları kullanılabilir
Kaynaklar
- https://www.instagram.com/p/DV-G5rvjppC/?img_index=1&igsh=MTMwYjExbGx3dDZsYw%3D%3D
