Derin Öğrenme Kodlamasında Karşılaşılan Yaygın Hatalar ve Çözümleri

Question

Derin öğrenme kodlamasında hangi hatalarla karşılaşabilirim? Bu hataları nasıl çözebilirim? Kod yazarken nelere dikkat etmeliyim, bilemiyorum.

Answer 1

🐞 Veri Ön İşleme Hataları ve Çözümleri

• 🧹 Eksik Veri Yönetimi: Derin öğrenme modelleri, eksik verilerden olumsuz etkilenebilir.
  • ❌ Hata: Eksik verileri olduğu gibi bırakmak veya rastgele değerlerle doldurmak.
  • ✅ Çözüm: Eksik verileri uygun yöntemlerle (ortalama, medyan, en sık değer) doldurmak veya eksik veriye sahip satırları/sütunları silmek. Daha karmaşık durumlarda, eksik veri tahmini için makine öğrenmesi algoritmaları kullanmak.
• ⚖️ Özellik Ölçeklendirme Eksikliği: Farklı ölçeklerdeki özellikler, modelin öğrenme sürecini yavaşlatabilir veya hatalı sonuçlara yol açabilir.
  • ❌ Hata: Özellikleri ölçeklendirmeden modele vermek.
  • ✅ Çözüm: Özellikleri standartlaştırmak (StandardScaler) veya normalize etmek (MinMaxScaler). Örneğin, StandardScaler her özelliği ortalaması 0 ve standart sapması 1 olacak şekilde dönüştürür. Matematiksel olarak ifade edersek: $z = \frac{x - \mu}{\sigma}$, burada $x$ orijinal değer, $\mu$ ortalama ve $\sigma$ standart sapmadır.
• 🔢 Kategorik Veri Kodlama Yanlışları: Kategorik verilerin sayısal verilere dönüştürülmesi gerekir.
  • ❌ Hata: Kategorik verileri doğrudan modele vermek veya hatalı kodlama yöntemleri kullanmak.
  • ✅ Çözüm: One-Hot Encoding veya Label Encoding gibi uygun kodlama yöntemlerini kullanmak. One-Hot Encoding, her kategori için ayrı bir sütun oluştururken, Label Encoding kategorilere sıralı sayılar atar.

🧠 Model Mimarisi ve Eğitim Hataları

• 🧱 Uygun Olmayan Model Seçimi: Veri setine ve probleme uygun olmayan bir model mimarisi seçmek.
  • ❌ Hata: Basit bir problem için çok karmaşık bir model kullanmak veya tam tersi.
  • ✅ Çözüm: Problemi ve veri setini analiz ederek uygun bir model mimarisi seçmek. Farklı modelleri deneyerek ve performanslarını karşılaştırarak en iyi modeli belirlemek.
• 📉 Aşırı Uyum (Overfitting): Modelin eğitim verisine çok iyi uyum sağlaması ve yeni verileri genellemekte başarısız olması.
  • ❌ Hata: Eğitim verisi üzerinde çok uzun süre eğitmek veya çok karmaşık bir model kullanmak.
  • ✅ Çözüm: Düzenlileştirme (Regularization) teknikleri (L1, L2), dropout, veri artırma (Data Augmentation) ve erken durdurma (Early Stopping) kullanmak. L1 düzenlileştirme, ağırlıkların mutlak değerinin toplamını minimize ederken, L2 düzenlileştirme ağırlıkların karelerinin toplamını minimize eder. Matematiksel olarak, L1: $||w||_1$ ve L2: $||w||_2^2$ şeklinde ifade edilir.
• 🚀 Yetersiz Eğitim (Underfitting): Modelin eğitim verisine yeterince uyum sağlayamaması.
  • ❌ Hata: Çok basit bir model kullanmak veya çok kısa süre eğitmek.
  • ✅ Çözüm: Daha karmaşık bir model kullanmak, daha uzun süre eğitmek veya daha fazla özellik eklemek.
• 📊 Yanlış Hiperparametre Seçimi: Öğrenme oranı, batch boyutu, katman sayısı gibi hiperparametrelerin yanlış seçilmesi.
  • ❌ Hata: Rastgele hiperparametreler seçmek veya varsayılan değerleri kullanmak.
  • ✅ Çözüm: Hiperparametre optimizasyonu teknikleri (grid search, random search, Bayesian optimizasyon) kullanarak en iyi hiperparametreleri bulmak.

🎯 Optimizasyon Algoritması Seçimi

• ⚙️ Uygun Olmayan Optimizasyon Algoritması: Problemin özelliklerine uygun olmayan bir optimizasyon algoritması kullanmak.
  • ❌ Hata: Her problem için aynı optimizasyon algoritmasını kullanmak.
  • ✅ Çözüm: Problemin özelliklerine göre uygun bir optimizasyon algoritması seçmek. Örneğin, Adam, SGD, RMSprop gibi farklı algoritmaları deneyerek ve performanslarını karşılaştırarak en iyi algoritmayı belirlemek.

🧪 Değerlendirme ve Test Hataları

• ✂️ Yanlış Veri Bölünmesi: Veri setini eğitim, doğrulama ve test kümelerine yanlış oranlarda bölmek.
  • ❌ Hata: Test kümesini eğitim verisiyle karıştırmak veya çok küçük bir test kümesi kullanmak.
  • ✅ Çözüm: Veri setini uygun oranlarda (örneğin, %70 eğitim, %15 doğrulama, %15 test) bölmek ve test kümesini model eğitiminden tamamen ayrı tutmak.
• 📏 Yanlış Metrik Seçimi: Problemi değerlendirmek için uygun olmayan bir metrik kullanmak.
  • ❌ Hata: Her problem için aynı metriği kullanmak.
  • ✅ Çözüm: Problemin türüne göre uygun bir metrik seçmek. Örneğin, sınıflandırma problemleri için doğruluk (accuracy), kesinlik (precision), geri çağırma (recall), F1 skoru gibi metrikler kullanılırken, regresyon problemleri için ortalama karesel hata (Mean Squared Error - MSE) veya ortalama mutlak hata (Mean Absolute Error - MAE) gibi metrikler kullanılır. MSE matematiksel olarak şu şekilde ifade edilir: $MSE = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (y_i - \hat{y}_i)^2$, burada $y_i$ gerçek değer ve $\hat{y}_i$ tahmin edilen değerdir.