Kavram SözlüğüVeri Bilimi ve Veri Yönetimi

Mode Collapse

Sentetik veri üreten modelin dağılımdaki çeşitliliği kaybedip sınırlı türde örnekler üretmesi problemi.

Mode collapse, özellikle GAN tabanlı üretimde karşılaşılan önemli bir kalite problemidir. Model, veri dağılımının tamamını öğrenmek yerine yalnızca bazı modları tekrar tekrar üretmeye başlayabilir. Bu durumda sentetik veri ilk bakışta gerçekçi görünse de çeşitlilik açısından zayıf kalır. Sonuç olarak model eğitimi, test senaryoları ve downstream kullanım alanları yanıltıcı olabilir. Bu yüzden synthetic data projelerinde kalite ölçümü yalnızca örnek güzelliğiyle değil, dağılım kapsamasıyla da değerlendirilmelidir.