Mối nguy hiểm của việc sử dụng quá mức trong các mô hình AI: Hiểu và ngăn chặn việc trang bị quá mức

Quá mức là hiện tượng xảy ra khi một mô hình AI thu thập dữ liệu huấn luyện quá tốt và kết quả là nó trở nên quá chuyên biệt đối với tập dữ liệu cụ thể đó. Điều này có thể dẫn đến việc mô hình hoạt động kém trên dữ liệu mới, chưa được nhìn thấy.

Nói cách khác, mô hình đã học được tiếng ồn trong dữ liệu huấn luyện chứ không phải các mẫu cơ bản. Điều này có thể xảy ra khi dữ liệu huấn luyện bị giới hạn hoặc sai lệch hoặc khi mô hình quá phù hợp với dữ liệu huấn luyện.

Có thể ngăn chặn tình trạng quá mức bằng cách sử dụng các kỹ thuật như chính quy hóa, dừng sớm và xác thực chéo trong quá trình đào tạo. Những kỹ thuật này giúp ngăn mô hình trở nên quá chuyên biệt đối với dữ liệu huấn luyện và khuyến khích mô hình khái quát hóa tốt hơn với dữ liệu mới.