İnsanda ezbercilik yapay sinir ağlarında Overfitting

 İnsan eğitiminde ezberci eğitim düşünme esnekliğini, yeni durumlara uyum sağlamayı azaltır. Osmanlı’dan bu yana toplumumuzun geri kalmasında ezberciliğin önemli bir payı vardır.  Batı aydınlamasının yapay sinir ağlarına nasıl yansıdığını görmek hiç  te şaşırtıcı değil. 

 

Yapay sinir ağlarının başarısında yetersizlik underfitting ya da overfitting önemli iki durumdur.  Eğer ağ öğrenme verilerine yeterince uyum sağlamamışsa underfitting sonucunda istenen çıktı elde edilemez.  Eğer ağ öğrenme verilerinde istenen tüm değerleri harfiyen öğrenirse bu sefer overfitting durumu ortaya çıkar, ağ genelleme özelliğini, yeni bir durumla karşılaştığında esnekliğini kaybeder.

 

İlk  şekilde(underfitting) çok sayıda yeşil nokta kırmızı bölge içinde çıkmıştır. Üçüncü şekilde(overfitting) bütün kırmızı noktalar kırmızı bölge içine alınmaya çalışılmış bu da bir çok yeşil noktanın kırmızı bölgeye dahil edilmesine yol açmıştır.

 

Ortadaki şekilde ise kırmızı ve yeşil noktaların bazılarının yanlış değerlendirilmesine göz yumulmuş ama toplamda daha dengeli bir sonuç elde edilmiştir.

 

Yapay sinir ağlarında overfitting ile ilgili kullanılan çözüm yaklaşımlarının özü insan eğitiminde de ezberciliğe karşı kullanılabilir.

 

Ezberci Eğitim ve Yapay Sinir Ağlarında Overfitting

Ezberci eğitim (memorization) ve overfitting (aşırı uyum) genellikle yapay sinir ağları ve diğer makine öğrenimi modellerinde karşılaşılan önemli sorunlardır. Bu kavramlar, modelin eğitim verilerine aşırı derecede uyum sağlaması ve bu nedenle yeni veriler üzerinde iyi performans gösterememesi durumunu ifade eder.

 

Ezberci Eğitim

Ezberci eğitim, modelin eğitim verilerini adeta ezberleyip, bu verilerin detaylarına fazla odaklanarak genel kalıpları öğrenememesi durumudur. Bu, modelin eğitim verileri üzerinde mükemmel performans göstermesine rağmen, test veya gerçek dünya verilerinde düşük performans sergilemesine yol açar.

 

Overfitting

Overfitting, modelin eğitim verileri üzerinde çok iyi performans göstermesi ancak yeni, görülmemiş veriler üzerinde düşük performans göstermesi durumudur. Bu, modelin eğitim verilerindeki gürültü veya rastlantısal hataları öğrenmesi sonucu ortaya çıkar.

 

Overfitting'in Belirtileri

1. Yüksek Eğitim Doğruluğu ve Düşük Test Doğruluğu: Model eğitim verileri üzerinde çok iyi performans gösterirken, test verileri üzerinde düşük performans gösterir.
2. Model Karmaşıklığı: Aşırı derecede karmaşık modeller (çok sayıda parametre veya katman içeren sinir ağları) overfitting'e daha yatkındır.
3. Azalan Test Doğruluğu: Eğitim doğruluğu artarken test doğruluğunun belirli bir noktadan sonra düşmesi.
4.  

Overfitting'i Önleme Yöntemleri

1. Daha Fazla Veri Kullanma: Daha büyük ve çeşitli bir veri kümesi, modelin genelleme yeteneğini artırabilir.
2. Regülarizasyon Teknikleri: L1 ve L2 regülarizasyonu, dropout ve early stopping gibi teknikler modelin overfitting yapmasını önleyebilir.
• L1 ve L2 Regülarizasyonu: Modelin ağırlıklarının büyüklüğünü sınırlayarak overfitting'i azaltır.
• Dropout: Eğitim sırasında rastgele olarak bazı nöronları devre dışı bırakır.
• Early Stopping: Eğitim doğruluğu artarken, doğrulama doğruluğu azalmaya başladığında eğitimi durdurur.
3. Veri Artırma (Data Augmentation): Eğitim verilerini çeşitli dönüşümlerle artırarak modelin daha genelleyici olmasını sağlar.
4. Karmaşıklığı Azaltma: Modelin karmaşıklığını (örneğin, katman sayısını veya nöron sayısını) azaltmak, overfitting riskini düşürebilir.
5. Cross-validation: Modeli eğitirken verileri farklı bölümlere ayırarak doğrulama yapmak, overfitting'i tespit etmeye ve önlemeye yardımcı olabilir.
6.  

Yapay Sinir Ağlarında Overfitting

Yapay sinir ağları özellikle büyük ve karmaşık olduklarında overfitting'e karşı duyarlıdır. Bununla başa çıkmak için yukarıda bahsedilen yöntemlerin bir kombinasyonu kullanılabilir. Örneğin, dropout ve early stopping genellikle derin öğrenme modellerinde yaygın olarak kullanılır.

Özetle, ezberci eğitim ve overfitting, makine öğrenimi ve yapay sinir ağları modellerinin genelleme yeteneğini azaltan önemli sorunlardır. Bu sorunların üstesinden gelmek için çeşitli stratejiler ve teknikler kullanmak, daha genelleyici ve sağlam modeller geliştirmek için kritik öneme sahiptir.