Ist es häufiger, dass die Kurve des Verlusts gegen die Anzahl der Epochen bei ML-Modellen konkav oder konvex ist? Warum?
Es ist häufiger, dass die Kurve des Verlusts gegen die Anzahl der Epochen bei ML-Modellen konvex ist.

Die Verlustfunktion in einem typischen ML-Modell ist ein Maß dafür, wie gut das Modell Vorhersagen treffen kann. Das Ziel des Trainingsprozesses besteht darin, diese Verlustfunktion zu minimieren, was durch Aktualisierung der Parameter des Modells basierend auf den Gradienten der Verlustfunktion bezüglich dieser Parameter erreicht wird.

Während der frühen Epochen des Trainings ist das Modell in der Regel weit von optimal entfernt und die Gradienten sind groß, was schnelle Verbesserungen im Verlust ermöglicht. Wenn das Modell jedoch näher an das Optimum heranrückt, werden die Gradienten kleiner und es wird schwieriger, weitere Verbesserungen zu erzielen. Dies führt zu einer konvexen Kurve, bei der die Verbesserungsrate im Laufe der Zeit abnimmt.

Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass nicht alle Kurven des Verlusts gegen die Anzahl der Epochen perfekt konvex sein werden. Abhängig von der Architektur des Modells, der Größe und Qualität der Trainingsdaten und den gewählten Hyperparametern kann die Kurve verschiedene Formen aufweisen, wie konkav, sattelförmig oder unregelmäßig. Daher ist es wichtig, die Verlustkurve während des Trainings sorgfältig zu überwachen und bei Bedarf Anpassungen vorzunehmen, um sicherzustellen, dass das Modell effektiv lernt.