Модели машинного обучения могут «падать» по многим причинам. Одна из самых распространенных — это переобучение. Это происходит когда модель слишком хорошо запоминает обучающую выборку, но не справляется с новыми данными. Чтобы избежать этого, используют техники регуляризации и кросс-валидацию.
Также причиной падения модели может быть недостаточно качественная или объёмная обучающая выборка. Модель может просто не иметь достаточного количества информации для обучения.
Кроме того, неправильный выбор архитектуры модели или гиперпараметров также может привести к её падению. Необходимо подобрать оптимальную архитектуру и настроить гиперпараметры таким образом, чтобы модель могла эффективно обучаться.
Модели машинного обучения могут «падать» по многим причинам. Одна из самых распространенных — это переобучение. Это происходит когда модель слишком хорошо запоминает обучающую выборку, но не справляется с новыми данными. Чтобы избежать этого, используют техники регуляризации и кросс-валидацию.
Также причиной падения модели может быть недостаточно качественная или объёмная обучающая выборка. Модель может просто не иметь достаточного количества информации для обучения.
Кроме того, неправильный выбор архитектуры модели или гиперпараметров также может привести к её падению. Необходимо подобрать оптимальную архитектуру и настроить гиперпараметры таким образом, чтобы модель могла эффективно обучаться.