Basit bir sinir ağının doğrulama performansı başlangıçta iyileşir, ancak belirli sayıda epoch'tan sonra kötüleşir. Aşağıdaki değişikliklerden hangisi bu bozulmayı önlemeye yardımcı olur? (İki tane seçin.)

Doğrulama performansının belirli bir epoch sayısından sonra kötüleşmesi, modelin eğitim verilerine aşırı uyum sağladığını (overfitting) gösterir. Erken durdurma (early stopping), doğrulama performansı belirli bir eşik veya epoch sayısı boyunca iyileşmeyi durdurduğunda eğitimi sonlandırarak overfitting'i önler. Dropout, eğitim sırasında rastgele nöronları devre dışı bırakarak ağın belirli özelliklere aşırı bağımlı olmasını engeller ve genelleme yeteneğini artırır. Daha fazla katman eklemek veya katman başına nöron sayısını artırmak, modelin kapasitesini artırarak overfitting riskini daha da yükseltebilir. Model yanlılığı (bias), modelin eğitim verilerindeki önyargıları öğrenmesiyle ilgilidir ve doğrulama performansının kötüleşmesinin doğrudan nedeni değildir; bu daha çok modelin genelleme yeteneğiyle alakalıdır.