Makine Öğreniminde Aşırılık: Sebepler ve Çözümler

Aşırılık, bir dil modelinin veya başka bir makine öğrenimi algoritmasının eğitim verilerine çok aşina hale gelmesi ve yeni, görünmeyen örneklere genelleme yapmak yerine eğitim verilerine aşırı derecede benzer çıktılar üretmeye başlamasıyla ortaya çıkan bir olgudur. Bu, modelin yeni veriler üzerinde düşük performans göstermesine neden olabilir ve modelin yeni, görülmemiş cümleleri veya ifadeleri işleyebilmesi gereken dil çevirisi gibi doğal dil işleme görevlerinde sorun yaratabilir.

Aşırılık, bir takım nedenlerden kaynaklanabilir. aşağıdakiler de dahil olmak üzere birçok faktör vardır:

1. Aşırı Uyum: Bir model, eğitim verileri üzerinde çok iyi eğitildiğinde, eğitim verilerine aşırı derecede özelleşebilir ve yeni örneklere genellemede başarısız olabilir.
2. Veri sızıntısı: Eğitim verileri uygun şekilde maskelenmediğinde veya anonimleştirilmediğinde model, yeni örneklere genelleme yapmak yerine eğitim verilerini tanımayı öğrenebilir.
3. Eğitim verilerinde çeşitlilik eksikliği: Eğitim verileri yeterince çeşitli değilse, model yeterince geniş bir örnek yelpazesine maruz kalmayabilir ve eğitim verilerine aşırı aşina hale gelebilir.
4. Yetersiz düzenlileştirme: Bırakma ve ağırlık azalması gibi düzenlileştirme teknikleri, modelin tahminlerine gürültü ekleyerek ve modelin eğitim verileri için fazla uzmanlaşmasını önleyerek aşırı eskiliğin önlenmesine yardımcı olabilir.
5. Değerlendirme ölçütünün kötü seçimi: Değerlendirme ölçütü eldeki göreve uygun değilse, model gerçek görev yerine değerlendirme ölçütü için optimize edilebilir ve bu da aşırı eskimeye yol açabilir.
6. Yetersiz miktarda veri: Eğitim verilerinin miktarı çok küçükse, model yeni örneklere genelleme yapmak için yeterli bilgiye sahip olmayabilir ve bu da aşırı eskimeye yol açabilir.
7. Yanlış hiperparametre ayarı: Modelin hiperparametreleri uygun şekilde ayarlanmazsa, model eğitim verilerine aşırı derecede özelleşebilir ve bu da aşırı eskiliğe yol açabilir.
8. Alan uyarlamasının olmaması: Eğer model hedef alana uyarlanmazsa, hedef alandaki yeni örneklere genelleştirilemeyebilir, bu da aşırı eskimeye neden olabilir. . Eğitim verilerinin miktarının artırılması: Daha fazla eğitim verilerinin sağlanması, modelin yeni örneklere genellenmesine yardımcı olabilir.
2. Düzenlileştirme tekniklerini kullanma: Bırakma ve ağırlık azalması gibi düzenlileştirme teknikleri, modelin tahminlerine gürültü ekleyerek ve modelin eğitim verileri için fazla uzmanlaşmasını önleyerek aşırı eskiliğin önlenmesine yardımcı olabilir.
3. Farklı bir değerlendirme metriği kullanmak: Değerlendirme metriği eldeki göreve uygun değilse, farklı bir değerlendirme metriği kullanmak modelin yeni örneklere genellenmesine yardımcı olabilir.
4. Eğitim verilerinin çeşitliliğini artırmak: Daha çeşitli eğitim verileri sağlamak, modelin yeni örneklere genellenmesine yardımcı olabilir.
5. Modelin hedef alana uyarlanması: Modelin hedef alana uyarlanması, hedef alandaki yeni örneklere genellenmesine yardımcı olabilir.
6. Transfer öğrenimini kullanma: Transfer öğrenimi, başlangıç noktası olarak önceden eğitilmiş bir modeli kullanarak modelin yeni örneklere genellenmesine yardımcı olabilir.
7. Topluluk yöntemlerini kullanma: Torbalama ve güçlendirme gibi topluluk yöntemleri, birden fazla modelin tahminlerini birleştirerek modelin yeni örneklere genellenmesine yardımcı olabilir.