Regularization

Regularization Techniques

Türkçe: Düzenlileştirme / Kurallama

Ayrıntılı Tanım

Modelin eğitim verisindeki gürültüleri ezberlemesini engelleyerek, yeni ve görmediği test verilerinde başarılı olmasını (genelleme yapmasını) sağlamak amacıyla eğitime uygulanan kısıtlamaların tamamıdır.

Ne İşe Yarar / Çözülen Problem

Aşırı öğrenmeyi (Overfitting) engeller; modelin karmaşıklığını dizginler.

Nasıl Çalışır? (Teknik & Mekanizma)

Kayıp fonksiyonuna eklenen cezalar (

L_1, L_2

), nöronları rastgele kapatma (Dropout), etiketleri esnetme (Label Smoothing) gibi yöntemlerle modelin aşırı keskin kararlar alması zorlaştırılır.

Örnek Senaryo & Pratik Uygulama

Bir ağacın vahşi dallarını budayarak gövdenin sağlıklı ve dengeli büyümesini sağlayan bir bahçıvan.

Benzer Terimlerden Farkı

Eğitimi kolaylaştırmaz; tam tersine modeli kasten zorlayarak daha sağlam öğrenmesini sağlar.

İlişkili Terimler (3)

#103

Dropout

Düşürme / Seyreltme Regülarizasyonu

#28

Weight Decay

Ağırlık Azaltımı / Sönümlenmesi

#105

Early Stopping

Erken Durdurma

Ait Olduğu Kategori

LLM Eğitim Yaşam Döngüsü, İnce Ayar ve Hizalama

Pre-training, SFT, LoRA/QLoRA, RLHF, DPO ve güvenlik hizalaması.

Toplam Terim:56 Madde

Bu Kategorideki Tüm Terimleri Gör →

Önceki Terim (#212)Catastrophic Forgetting

Sonraki Terim (#214)Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)