Ist es üblicher, dass die Verlust- vs-Epoche-Zählungskurve von ML-Modellen konkav oder konvex ist? Warum?
Die Verlustfunktion in einem typischen ML-Modell ist ein Maß dafür, wie gut das Modell Vorhersagen machen kann. Ziel des Trainings ist es, diese Verlustfunktion zu minimieren, die durch die Aktualisierung der Parameter des Modells auf der Grundlage der Gradienten der Verlustfunktion in Bezug auf diese Parameter erreicht wird. Während der frühen Trainingszeiten ist das Modell in der Regel weit von Optimum und die Gradienten sind groß, was eine schnelle Verbesserung des Verlustes ermöglicht. Da das Modell jedoch optimaler wird, werden die Gradienten kleiner und es wird schwieriger, weitere Verbesserungen vorzunehmen. Dies führt zu einer Kurve, die konvex in Form ist, wo die Verbesserungsrate im Laufe der Zeit abnimmt. Es ist jedoch erwähnenswert, dass nicht alle Verlust-und-Epoche-Count-Kurven perfekt konvex sein werden. Je nach Architektur des Modells, Größe und Qualität der Trainingsdaten, und die gewählten Hyperparameter, die Kurve kann verschiedene Formen haben, wie konkave, Sattelform oder unregelmäßig. Daher ist es wichtig, dass die Verlustkurve während des Trainings effektiv überwacht wird.