Aşırı Uyum (Overfitting)
Aşırı uyum, bir modelin eğitim verisi üzerinde mükemmel performans gösterirken yeni ve görülmemiş veriler üzerinde başarısız olma durumudur.
Duz Turkce Aciklama
Aşırı uyum, modelin eğitim verilerindeki gürültü ve özgün detayları da ezberlemesine benzer. Sınav sorularını ezberlemiş ama konuyu anlamamış bir öğrenci gibi, aşırı uyum yapmış model eğitim setinde mükemmel skor alır ama gerçek dünya soruları karşısında başarısız olur. Bu sorunla başa çıkmak için düzenlileştirme (regularization), dropout, erken durdurma ve daha fazla veri kullanımı gibi teknikler uygulanır.
Nerede Kullanilir?
Model eğitimi, hiperparametre ayarı ve model değerlendirme süreçlerinde temel bir sorun olarak ele alınır. Makine öğrenimi kursları ve araştırma makalelerinde sürekli tartışılan kavramlardan biridir.
Ornek
Bir ekip, modelinin doğrulama setindeki kaybı arttığını ama eğitim setindeki kaybın azalmaya devam ettiğini fark edince aşırı uyum sorumuyla yüzleşti ve dropout ekledi.