Model Optimizasyonu

Modeliniz çalışmaya başladıktan sonra modelin kalitesini optimize etmeniz gerekir. Aşağıdaki adımları uygulayın.

Faydalı Özellikler Ekleme

Mevcut özelliklerinizle henüz kodlanmayan bilgileri kodlayan özellikler ekleyerek model performansını iyileştirebilirsiniz. İlişki matrisini kullanarak tek tek özellikler ve etiketler arasındaki doğrusal bağıntıları bulabilirsiniz. Özellikler ve etiketler arasındaki doğrusal korelasyonları tespit etmek için modeli bu özellikle birlikte veya özellik kombinasyonu ile eğitmeniz ve model kalitesinde bir artış olup olmadığını kontrol etmeniz gerekir. Model kalitesinin artırılması için özelliğin eklenmesini gerekçelendirmeniz gerekir.

Hiper Parametrelerini Ayarla

Modelinizin çalışmasını sağlayan hiperparametrelerin değerlerini buldunuz. Ancak bu hiperparametre değerleri yine de ayarlanabilir. Değerleri deneme yanılma yoluyla manuel olarak ayarlayabilirsiniz ancak manuel ayarlama zaman alır. Bunun yerine, Cloud ML Hiperparametre Ayarı gibi otomatik bir hiperparametre ayarlama hizmeti kullanmayı değerlendirin.

Model Derinliğini ve Genişliğini Ayarlama

Modelinizdeki hataları ayıklarken yalnızca model derinliğini ve genişliğini artırdınız. Buna karşılık, model optimizasyonu sırasında hedeflerinize bağlı olarak derinliği ve genişliği artırır veya azaltırsınız. Model kaliteniz yeterliyse derinliği ve genişliği azaltarak aşırı sığdırma ve eğitim süresini azaltmayı deneyin. Özellikle, birbirini takip eden her katmanda genişliği yarıya indirmeyi deneyin. Model kaliteniz de azalacağından, çok uygun hale getirme ve eğitim süresiyle kaliteyi dengelemeniz gerekir.

Buna karşılık, daha yüksek model kalitesine ihtiyacınız varsa derinliği ve genişliği artırmayı deneyin. Örneğin, bu Nöral Ağ Oyun Alanı egzersizine bakın. Derinlik ve genişliğin artmasıyla birlikte eğitim süresi ve sığdırma süresi de artar. Fazla uyumu anlamak için Genelleştirme: Uyumsuzluk Tehlikesi konusuna bakın.

Derinlik ve genişlik hiper parametreler olduğundan, derinliği ve genişliği optimize etmek için hiperparametre ayarını kullanabilirsiniz.