Overfitting in machine learning models can be caused by several things, including:

1. Too many parameters—if your model has many more parameters than it needs, it may learn to "cheat" its assigned task by simply "memorizing" the training data instead of learning generalizable principles.
2. Too little data—if your dataset is small, sparse, or particularly low-variance, it may be easier for your model to overfit to it. Adding more data to your training set and using data augmentation can help offset this.
3. Lack of regularization—techniques such as Dropout can help models learn general principles instead of memorizing data. While not always a silver bullet, it may be worth experimenting with integrating popular model regularization techniques into your training regiment.
การติดตั้งโมเดล Machine Learning มากเกินไปอาจเกิดจากหลายสาเหตุ ได้แก่: 1. พารามิเตอร์มากเกินไป หากโมเดลของคุณมีพารามิเตอร์มากกว่าที่จำเป็น โมเดลอาจเรียนรู้ที่จะ "โกง" งานที่ได้รับมอบหมายโดยเพียงแค่ "จดจำ" ข้อมูลการฝึกแทน ของการเรียนรู้หลักการทั่วไป 2. ข้อมูลน้อยเกินไป—หากชุดข้อมูลของคุณมีขนาดเล็ก กระจัดกระจาย หรือมีความแปรปรวนต่ำเป็นพิเศษ โมเดลของคุณอาจปรับให้พอดีเกินไปได้ง่ายขึ้น การเพิ่มข้อมูลลงในชุดการฝึกของคุณและการใช้การเพิ่มข้อมูลสามารถช่วยชดเชยสิ่งนี้ได้ 3. การขาดการทำให้เป็นมาตรฐาน—เทคนิค เช่น Dropout สามารถช่วยให้โมเดลเรียนรู้หลักการทั่วไปแทนที่จะจดจำข้อมูล แม้ว่าจะไม่ใช่สิ่งที่ดีเสมอไป แต่ก็อาจคุ้มค่าที่จะทดลองบูรณาการเทคนิคการปรับโมเดลยอดนิยมเข้ากับหน่วยฝึกของคุณ
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence