Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Bij het trainen van een Deep Learning-model op een relatief kleine dataset, gebeurt het dat het validatieverlies lager is dan het trainingsverlies, terwijl het testverlies hoger is dan beide.Meer concreet, qua nauwkeurigheid, benadert de trainings- en valideringsnauwkeurigheid 99% terwijl de test één vlakt op 68%.Wat zouden de oorzaken zijn en hoe kan het worden vermeden?

###

### Antwoord:
Bij het trainen van een Deep Learning-model op een relatief kleine dataset, gebeurt het dat het validatieverlies lager is dan het trainingsverlies, terwijl het testverlies hoger is dan beide.Meer concreet, qua nauwkeurigheid, benadert de trainings- en valideringsnauwkeurigheid 99% terwijl de test één vlakt op 68%.Wat zouden de oorzaken zijn en hoe kan het worden vermeden?
Leuke vraag! Er kunnen verschillende redenen zijn waarom uw validatieverlies lager is dan uw trainingsverlies. Een reden zou kunnen zijn dat u uw model overregulariseerd hebt. U kunt proberen uw regularisatiebeperkingen te ontspannen door uw L2 gewichtsdegradatiesterkte te verlagen, de hoeveelheid dropout die u toepast te verminderen of uw modelcapaciteit te verhogen (d.w.z. dieper te maken). Een andere reden kan zijn dat dropout niet wordt toegepast tijdens de validatie. Ik hoop dat dit helpt!
Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Bij het trainen van een Deep Learning-model op een relatief kleine dataset, gebeurt het dat het validatieverlies lager is dan het trainingsverlies, terwijl het testverlies hoger is dan beide.Meer concreet, qua nauwkeurigheid, benadert de trainings- en valideringsnauwkeurigheid 99% terwijl de test één vlakt op 68%.Wat zouden de oorzaken zijn en hoe kan het worden vermeden?

###

### Antwoord:
Leuke vraag! Er kunnen verschillende redenen zijn waarom uw validatieverlies lager is dan uw trainingsverlies. Een reden zou kunnen zijn dat u uw model overregulariseerd hebt. U kunt proberen uw regularisatiebeperkingen te ontspannen door uw L2 gewichtsdegradatiesterkte te verlagen, de hoeveelheid dropout die u toepast te verminderen of uw modelcapaciteit te verhogen (d.w.z. dieper te maken). Een andere reden kan zijn dat dropout niet wordt toegepast tijdens de validatie. Ik hoop dat dit helpt!