Bir derin öğrenme modeli aşırı uyum gösteriyor (eğitimde iyi, yeni verilerde kötü). Yeni verilere genellemeyi hangi eylem iyileştirir?

Aşırı uyum (overfitting), modelin eğitim verilerini ezberlemesi ancak yeni verilere genelleme yapamaması durumudur. Bu durumu düzeltmek için modelin karmaşıklığını azaltmak ve daha fazla veriyle eğitmek gerekir. Eğitim veri kümesinin boyutunu artırmak, modelin daha geniş bir veri yelpazesini görmesini sağlayarak genelleme yeteneğini geliştirir. Girdi özelliklerinin sayısını azaltmak (özellik seçimi veya boyut indirgeme), modelin gereksiz gürültüye veya korelasyonlara odaklanmasını engelleyerek aşırı uyumu azaltır. Diğer seçenekler ya modelin karmaşıklığını artırır (özellik sayısını artırmak) ya da genelleme için yeterli veri sağlamaz (eğitim veri kümesini azaltmak), bu da aşırı uyumu kötüleştirebilir veya yetersiz uyuma (underfitting) yol açabilir.