Học máy: Tầm quan trọng của việc khái quát hóa

Trong bối cảnh học máy, "không tổng quát hóa" đề cập đến một mô hình chưa được đào tạo trên một tập dữ liệu đa dạng. Mô hình tổng quát là mô hình có thể xử lý nhiều loại đầu vào và đưa ra dự đoán chính xác cho dữ liệu mới, chưa được nhìn thấy. Mặt khác, một mô hình không tổng quát hóa có thể chỉ hoạt động tốt trên dữ liệu cụ thể mà nó đã được đào tạo và có thể không khái quát hóa tốt với dữ liệu mới.

Ví dụ: nếu bạn huấn luyện một mô hình học máy trên một tập dữ liệu chỉ bao gồm các ví dụ từ một miền cụ thể (ví dụ: hình ảnh của mèo), mô hình có thể trở nên quá phù hợp với miền đó và không thể khái quát hóa các ví dụ mới từ các miền khác nhau (ví dụ: chó). Trong trường hợp này, mô hình được cho là không tổng quát hóa vì nó chưa được huấn luyện trên một tập dữ liệu đa dạng.

Để tránh trang bị quá mức và cải thiện tính khái quát hóa của mô hình học máy, điều quan trọng là phải sử dụng một tập dữ liệu huấn luyện đa dạng đại diện cho một loạt các đầu vào và đầu ra. Điều này có thể giúp mô hình tìm hiểu các tính năng và mẫu có tính tổng quát hơn có thể áp dụng cho dữ liệu mới, chưa được nhìn thấy.