Kavram SözlüğüYapay Zekâ Temelleri

Düzenlileştirme

Modelin eğitim verisine aşırı uyum göstermesini engellemek ve genelleme gücünü artırmak için kullanılan teknikler bütünü.

Düzenlileştirme, bir modelin sadece eğitim verisine değil, yeni verilere de sağlıklı yanıt verebilmesi için kullanılan önemli tekniklerin genel adıdır. Amaç, modelin aşırı karmaşık ve kırılgan hale gelmesini önlemektir. L1, L2, dropout ve erken durdurma gibi birçok yaklaşım bu çerçevede düşünülebilir. Düzenlileştirme, aslında modele “her ayrıntıyı ezberleme, daha anlamlı örüntülere odaklan” mesajı verir. Bu yüzden genelleme gücü yüksek sistemler kurmak isteyen herkes için düzenlileştirme temel bir araçtır.