Bir görüntü sınıflandırma modeli eğittiniz ve aşırı uyum belirtileri görüyorsunuz: %99 eğitim doğruluğu ancak yalnızca %75 test doğruluğu. Hangi değişikliği yapmalı ve neden?
Bir cevap seçin
Cevabınızı kontrol etmek için bir seçeneğe dokunun.
Doğru cevap: Flatten katmanındaki dropout oranını artırın çünkü model aşırı uyum gösteriyor ve genelleme yeteneği eksik..
Neden bu cevap
Eğitim doğruluğunun yüksek (%99) ancak test doğruluğunun düşük (%75) olması, modelin eğitim verilerini ezberlediğini ve yeni verilere genelleme yapamadığını, yani aşırı uyum (overfitting) gösterdiğini açıkça belirtir. Dropout, eğitim sırasında rastgele nöronları devre dışı bırakarak modelin belirli özelliklere aşırı bağımlı olmasını engeller ve genelleme yeteneğini artırır. Bu nedenle, Flatten katmanındaki dropout oranını artırmak aşırı uyumu azaltmaya yardımcı olacaktır. Öğrenme oranını artırmak veya epoch sayısını artırmak aşırı uyumu daha da kötüleştirebilir. Dense katmanının boyutunu artırmak ise modelin karmaşıklığını artırarak aşırı uyum riskini yükseltir, bu durumda istenmeyen bir durumdur.
Sonsuz cevap arayışı olmadan sınavınızı geçin
Bu sınav için her doğrulanmış soruyu ve açıklamayı tek bir yerde edinin ve saatlerce süren hazırlıktan tasarruf edin. 1.000'den fazla sertifika · 20'den fazla dil · ücretsiz başlayın.
Sınavınızı daha hızlı geçin → Kart gerekmez