JavaScript is required

Trong học máy, "early stopping" được sử dụng để giải quyết vấn đề gì?

A.

Overfitting

B.

Underfitting

C.

Gradient vanishing/exploding

D.

Biến dạng dữ liệu

Trả lời:

Đáp án đúng: A


Early stopping là một kỹ thuật được sử dụng trong quá trình huấn luyện mô hình học máy để ngăn chặn hiện tượng overfitting. Overfitting xảy ra khi mô hình học quá kỹ dữ liệu huấn luyện, dẫn đến việc nó hoạt động tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng lại kém hiệu quả trên dữ liệu mới hoặc dữ liệu kiểm tra. Early stopping hoạt động bằng cách theo dõi hiệu suất của mô hình trên một tập dữ liệu validation (tập kiểm định) trong quá trình huấn luyện. Khi hiệu suất trên tập validation bắt đầu giảm (tức là mô hình bắt đầu overfitting), quá trình huấn luyện sẽ dừng lại, ngay cả khi mô hình chưa đạt đến số lượng epoch (vòng lặp) tối đa được chỉ định. Vì vậy, đáp án đúng là A. Overfitting.

Câu hỏi liên quan