Modelim eğitim verisinde %99 başarıyor ama testte çakılıyor (Overfitting sorunu mu?)
senaakyuz
11 Haz 2026 19:25
düzenlendi
Arkadaşlar merhaba, üzerinde çalıştığım sınıflandırma modeli eğitim (train) setinde %99 doğruluk oranına ulaşıyor ancak test setinde %65'i geçemiyor. Sanırım ezberleme (overfitting) problemi yaşıyorum. Bunu engellemek için hangi regularization yöntemlerini önerirsiniz? L2 (Ridge) mi yoksa Dropout mu kullanmalıyım?
Cevaplar 5
berrinkurt
11 Haz 2026 19:25
düzenlendi
Öğrenme oranını (learning rate) biraz düşürüp batch normalization eklemeyi de deneyebilirsin. Kolay gelsin.
serenaydin
11 Haz 2026 19:25
düzenlendi
L1 (Lasso) da bir seçenek olabilir, gereksiz özellikleri sıfırlayarak modeli sadeleştirir. Ama öncelikle Dropout ve daha fazla veri derim.
egemencan
11 Haz 2026 19:25
düzenlendi
Veri artırımı (data augmentation) yapma şansın varsa mutlaka dene. Veri çeşitlendikçe ezberleme ihtimali düşer.
barisgunes
11 Haz 2026 19:25
düzenlendi
Veri setin küçükse L2 regularization (weight decay) eklemek modeli daha genel hale getirecektir. Bir de Early Stopping kullanıyor musun?
ozlemsahin
11 Haz 2026 19:25
düzenlendi
Kesinlikle overfitting var gibi duruyor. Dropout oranını biraz artırmayı deneyebilirsin, genelde derin öğrenmede çok işe yarıyor.
Lütfen giriş yapın cevap yazmak için.