# Etkileşimli Weight Decay

<div class="mlv-demo-links">
  <a class="mlv-demo-link" href="hundred_page_ml.html">Genel Harita</a>
  <a class="mlv-demo-link" href="book_regularization.html">Düzenlileştirme</a>
  <a class="mlv-demo-link active" href="interactive_book_weight_decay.html">Weight Decay</a>
  <a class="mlv-demo-link" href="interactive_book_dropout.html">Dropout</a>
  <a class="mlv-demo-link" href="interactive_book_early_stopping.html">Early Stopping</a>
  <a class="mlv-demo-link secondary" href="../_static/demos/book-weight-decay.html">Tam Ekran Demo</a>
</div>

<div class="mlv-demo-hero">
  <div class="mlv-demo-kicker">Kitap / Bölüm 8</div>
  <p class="mlv-demo-lead">Weight decay, öğrenmeyi yalnızca hata azaltma yarışı olarak görmez; çözümün basit kalmasını da ister. Burada yüksek dereceli bir modelin λ arttıkça nasıl sakinleştiğini, katsayıların nasıl küçüldüğünü ve doğrulamanın nasıl tepki verdiğini canlı olarak görürsün.</p>
</div>

<div class="mlv-demo-grid">
  <div class="mlv-demo-panel">
    <strong>Ne Yap</strong>
    <span>Önce dereceyi yükseltip λ'yı düşür; sonra λ'yı kademeli artır ve fit eğrisiyle katsayı çubuklarının birlikte nasıl değiştiğini izle.</span>
  </div>
  <div class="mlv-demo-panel">
    <strong>Ne Gör</strong>
    <span>Küçük λ büyük katsayılar ve kırılgan eğriler doğurur. Orta λ eğriyi sakinleştirir; aşırı λ ise sinyali de bastırır.</span>
  </div>
  <div class="mlv-demo-panel">
    <strong>Kitaptaki Karşılığı</strong>
    <span>Düzenlileştirme, kapasiteyi tamamen silmek değil; gücü kontrollü kullanmayı öğretmektir.</span>
  </div>
</div>

<div class="mlv-demo-note">
Katsayı çubukları burada kritik. Eğriye bakmak sonucu, çubuklara bakmak ise mekanizmayı gösterir.
</div>

<iframe
  class="mlv-demo-frame"
  src="../_static/demos/book-weight-decay.html"
  title="Weight Decay Demosu"
  loading="lazy"
  frameborder="0"
></iframe>