Trong học máy, "dropout" là gì?

Backpropagation (lan truyền ngược) là một thuật toán quan trọng trong học máy, đặc biệt là trong việc huấn luyện mạng neural. Mục tiêu của nó là tính toán gradient của hàm mất mát (loss function) đối với các trọng số (weights) của mạng. Gradient này cho biết mức độ mà việc thay đổi mỗi trọng số sẽ ảnh hưởng đến sai số của mô hình. Sau đó, thông tin gradient này được lan truyền ngược từ lớp đầu ra về các lớp trước đó để cập nhật các trọng số, giúp giảm thiểu sai số và cải thiện độ chính xác của mô hình.

Phương án A không chính xác vì nó mô tả một kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu, không phải là backpropagation.
Phương án B không hoàn toàn chính xác. Mặc dù backpropagation được sử dụng trong quá trình tối ưu hóa mô hình học sâu, nhưng nó không phải là *phương pháp tối ưu hóa* mà là một phần của quá trình này (cụ thể là tính gradient).
Phương án D không chính xác vì nó mô tả một kỹ thuật tăng cường dữ liệu (data augmentation), không liên quan đến backpropagation.

Phương án C mô tả chính xác chức năng của backpropagation.

Thuật toán K-means là một thuật toán phân cụm, tức là nó cố gắng nhóm các điểm dữ liệu thành các cụm dựa trên sự tương đồng của chúng. Trong quá trình này, thuật toán không được cung cấp bất kỳ nhãn hoặc thông tin trước nào về các nhóm. Do đó, nó thuộc loại bài toán học không giám sát, vì học không giám sát là loại học máy mà thuật toán tự tìm ra cấu trúc ẩn trong dữ liệu mà không cần nhãn.

Pooling layer thường được sử dụng để giảm kích thước của đầu vào trong mạng nơ-ron. Các layer khác có chức năng khác: Activation layer áp dụng hàm kích hoạt, Dropout layer ngăn chặn overfitting, và Dense layer là fully connected layer.

Overfitting occurs when a model learns the training data too well, resulting in good performance on the training data but poor performance on new data. To reduce overfitting, we can apply the following measures:

- Add more training data: The more data, the more opportunity the model has to learn more general features rather than just memorizing the existing training data.
- Use regularization techniques: Such as L1, L2 regularization, dropout, and early stopping.
- Reduce model complexity: By reducing the number of parameters, layers, or neurons in the neural network.
- Use a large batch size: Using a larger batch size can help reduce noise during training, which can help the model generalize better and reduce overfitting.

Analysis of the options:

- A. Use a large batch size: Correct. A large batch size tends to reduce overfitting compared to a small batch size.
- B. Use a small learning rate: A small learning rate mainly affects the learning speed and does not directly reduce overfitting. It can help the model converge better but does not address the root cause of overfitting.
- C. Add more training data: Correct. Adding more training data helps the model learn more general features and reduces overfitting.
- D. Increase the number of epochs: Increasing the number of epochs can increase overfitting if there are no other control measures, as the model will have more opportunities to memorize the training data.

Since both A and C are correct, but the question only asks for one answer. In this case, C is often considered one of the most basic and effective approaches to reducing overfitting. However, in the context of the options given, using a large batch size is also a valid method for minimizing overfitting. Therefore, both A and C can be considered correct.

However, based on experience and practical implementation, adding more training data (C) is often a more effective solution than just adjusting the batch size (A). Therefore, option C is somewhat "stronger" in solving overfitting.

Therefore, both A and C could be correct answers. However, C is the more appropriate choice.