Öğrenme Eğrisi Nedir?

Öğrenme eğrisi, bir modelin eğitim sırasında nasıl geliştiğini görselleştiren tanı aracıdır. Genellikle eğitim ve doğrulama sonuçları aynı grafikte iki ayrı çizgi olarak gösterilir.

Öğrenme eğrisi nedir?

Makine öğrenmesinde iki yaygın türü vardır:

• Veri miktarına göre: Yatay eksende eğitim örneği sayısı, dikey eksende hata ya da başarı bulunur. Daha fazla veri toplamanın faydalı olup olmayacağını gösterir.
• Eğitim süresine göre: Yatay eksende epoch ya da iterasyon, dikey eksende kayıp bulunur. Bu tür bazen eğitim eğrisi olarak da adlandırılır.

Gündelik dilde ise öğrenme eğrisi, bir kişinin yeni bir beceriyi zamanla ne hızda öğrendiğini anlatır; "öğrenme eğrisi dik" ifadesi bu anlamda kullanılır.

Nasıl yorumlanır?

Görünüm	Olası durum
Eğitim ve doğrulama hatası ikisi de yüksek ve birbirine yakın	Eksik öğrenme: Model fazla basit
Eğitim hatası çok düşük, doğrulama hatası yüksek ve aradaki fark büyük	Aşırı öğrenme: Model eğitim verisini ezberliyor
İki hata da düşük ve birbirine yakın	İyi genelleme

Varsayımsal bir örnekte eğitim kaybı her epoch'ta düşmeye devam ederken doğrulama kaybı 15. epoch'tan sonra yükselmeye başlıyorsa, model bu noktadan sonra aşırı öğrenmeye geçiyordur. Erken durdurma tekniği tam olarak bu noktayı yakalamaya çalışır.

Pratik kullanım

• Doğrulama hatası veri arttıkça hâlâ düşüyorsa daha fazla veri toplamak faydalı olabilir.
• İki eğri de erkenden düz bir çizgiye oturduysa veri eklemek yerine daha güçlü bir model ya da daha iyi özellikler denemek gerekebilir.
• Kayıp eğrisi sert dalgalanıyorsa öğrenme oranı ya da batch size ayarlanmalıdır.

Eğrileri yorumlarken tek bir eğitime değil, mümkünse farklı rastgele başlangıçlarla yapılmış birkaç eğitime bakmak daha güvenilir sonuç verir.