Trang bị quá mức trong học máy

Trang bị quá mức trong Machine Learning là thuật ngữ dùng để mô tả tình huống trong đó mô hình machine learning hoạt động tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng không thể khái quát hóa dữ liệu mới. Nó xảy ra khi mô hình quá phức tạp và có nhiều tham số, mỗi tham số được điều chỉnh cụ thể cho tập dữ liệu huấn luyện. Quá khớp cũng có thể xảy ra khi mô hình quá đơn giản và không nắm bắt được cấu trúc của dữ liệu.

Nói chung, hiện tượng trang bị quá mức xảy ra khi một mô hình quá phức tạp và học các mẫu hoặc nhiễu chính xác có trong dữ liệu huấn luyện. Nó có tác động tiêu cực đến hiệu suất của mô hình đối với dữ liệu ngoài mẫu, vì nó đã được huấn luyện trên một tập hợp con dữ liệu hạn chế và có xu hướng ghi nhớ các mẫu hơn là khái quát hóa từ chúng.

Trang bị quá mức trong các mô hình Machine Learning thường phát sinh từ sự kết hợp của nhiều yếu tố. Chúng bao gồm thiếu dữ liệu hoặc quá nhiều dữ liệu, độ phức tạp của mô hình cao hơn mức cần thiết để giải thích hành vi mục tiêu hoặc có quá nhiều biến giải thích với thông tin dư thừa.

Để tránh trang bị quá mức, dữ liệu huấn luyện phải được chọn đúng và phải xây dựng một mô hình phù hợp. Các kỹ thuật thường được sử dụng để cải thiện độ chính xác của khái quát hóa bao gồm các phương pháp chính quy hóa như rút gọn, lựa chọn tập hợp con và các kỹ thuật dựa trên phân tích cú pháp. Ngoài ra, việc kiểm tra sau ước tính cũng cần được tiến hành để đảm bảo rằng mô hình không bị quá khớp. Cuối cùng, việc sử dụng các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu mạnh mẽ để giúp làm sáng tỏ cấu trúc của dữ liệu và mô hình cũng có thể làm giảm nguy cơ khớp quá mức.