Bir ML uzmanının film incelemeleri üzerinde eğitilmiş derin öğrenme duygu modeli, doğrulama sonrası aşırı uyum (overfitting) sergiliyor. Genellemeyi en çok iyileştirecek ve aşırı uyumu azaltacak eylemler hangileridir? (Üç tane seçin.)
Bir cevap seçin
Cevabınızı kontrol etmek için bir seçeneğe dokunun.
Doğru cevap: L1 ve L2 regularization ekleyin., Dropout regularization ekleyin., Ağdaki katman sayısını azaltın..
Neden bu cevap
Aşırı uyum (overfitting), modelin eğitim verilerini ezberlemesi ancak yeni verilere genelleme yapamaması durumudur. L1 ve L2 regülarizasyonları, modelin ağırlıklarını küçülterek karmaşıklığını azaltır ve aşırı uyumu engeller. Dropout regülarizasyonu, eğitim sırasında rastgele nöronları devre dışı bırakarak nöronların birlikte adaptasyonunu engeller ve modelin daha sağlam özellikler öğrenmesini sağlar. Ağdaki katman sayısını azaltmak, modelin kapasitesini düşürerek aşırı uyum olasılığını azaltır. Veri setini karıştırmak, eğitim sürecini iyileştirse de doğrudan aşırı uyumu azaltmaz. Öğrenme oranını azaltmak, modelin daha yavaş öğrenmesine neden olur ancak aşırı uyumla doğrudan mücadele etmez. Sinir ağına daha fazla katman eklemek ise modelin karmaşıklığını artırarak aşırı uyumu daha da kötüleştirebilir.
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