Trang bị quá mức xảy ra khi một mô hình không chỉ học các mẫu cơ bản trong dữ liệu huấn luyện mà còn cả nhiễu và tính ngẫu nhiên có trong tập dữ liệu cụ thể đó. Điều này dẫn đến một mô hình hoạt động rất tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng không thể khái quát hóa thành dữ liệu mới, chưa được nhìn thấy.
Nhận dạng
-
Độ chính xác đào tạo cao, Độ chính xác kiểm tra thấp: Một trong những chỉ số chính là khi mô hình hoạt động cực kỳ tốt trên dữ liệu đào tạo nhưng lại kém về dữ liệu kiểm tra hoặc xác thực.
-
Độ phức tạp của mô hình: Các mô hình quá khớp có xu hướng quá phức tạp, thu được tiếng ồn hơn là các mẫu cơ bản.
-
Hình ảnh hóa: Các biểu đồ như đường cong học tập thể hiện hiệu suất trên các tập huấn luyện và xác thực có thể tiết lộ mức độ trang bị quá mức nếu hiệu suất huấn luyện tiếp tục cải thiện trong khi hiệu suất xác thực giữ nguyên hoặc giảm.
Phòng ngừa và kỹ thuật để giảm thiểu việc trang bị quá mức
-
Xác thực chéo: Các kỹ thuật như xác thực chéo k-fold có thể giúp đánh giá hiệu suất của mô hình trên các tập hợp con dữ liệu khác nhau, đảm bảo mô hình có tính tổng quát tốt.
-
Tách đào tạo-xác thực-kiểm tra: Chia dữ liệu thành các bộ riêng biệt để đào tạo, xác thực và kiểm tra đảm bảo mô hình được đánh giá trên dữ liệu không nhìn thấy.
-
Lựa chọn tính năng: Chỉ sử dụng các tính năng phù hợp nhất để huấn luyện mô hình, tránh nhiễu từ các thuộc tính ít thông tin hơn.
-
Chính quy hóa: Các kỹ thuật như chính quy hóa L1 hoặc L2 bổ sung các điều khoản phạt vào hàm mất mát của mô hình, không khuyến khích các mô hình quá phức tạp.
-
Dừng sớm: Theo dõi hiệu suất của mô hình trên tập xác thực và ngừng huấn luyện khi hiệu suất bắt đầu giảm, ngăn không cho mô hình tối ưu hóa quá mức trên dữ liệu huấn luyện.
-
Phương pháp tập hợp: Sử dụng các kỹ thuật như đóng bao, tăng cường hoặc xếp chồng có thể giúp giảm tình trạng trang bị quá mức bằng cách kết hợp các dự đoán của nhiều mô hình.
-
Tăng cường dữ liệu: Đối với một số loại mô hình nhất định, việc tạo dữ liệu huấn luyện bổ sung bằng cách áp dụng các phép biến đổi hoặc nhiễu loạn cho dữ liệu hiện có có thể giúp ngăn chặn tình trạng khớp quá mức.
Cân bằng độ phức tạp của mô hình, kích thước tập dữ liệu và kỹ thuật chính quy hóa là rất quan trọng để ngăn chặn việc trang bị quá mức trong khi vẫn đảm bảo mô hình có khả năng khái quát tốt với dữ liệu mới, chưa được nhìn thấy.
