A model is overfit it fits too closely to a training set of data, this resuts in the model not being abe to preform its job well on new images. If your mode has low error rates, and high variance, these are good signals of overfitting a model. To prevent this you should set aside a portion of testing images that are differnt from the rest to "test" for overfitting. If the images for training have a lower error rate, and the test images have a high error rate then your model is most likely overfitted. This means you might need to tailor your training!

If you have any questions do not be afraid to ask!
แบบจำลองมีความเหมาะสมมากเกินไป เนื่องจากใกล้กับชุดข้อมูลการฝึกมากเกินไป ส่งผลให้แบบจำลองไม่สามารถเตรียมงานล่วงหน้าได้ดีกับอิมเมจใหม่ หากโหมดของคุณมีอัตราข้อผิดพลาดต่ำและมีความแปรปรวนสูง นี่เป็นสัญญาณที่ดีของการปรับโมเดลมากเกินไป เพื่อป้องกันสิ่งนี้ คุณควรจัดส่วนของรูปภาพทดสอบที่แตกต่างจากส่วนอื่นๆ ไว้เพื่อ "ทดสอบ" สำหรับการตกแต่งมากเกินไป หากอิมเมจสำหรับการฝึกมีอัตราข้อผิดพลาดต่ำกว่า และอิมเมจทดสอบมีอัตราข้อผิดพลาดสูง แสดงว่าแบบจำลองของคุณมีแนวโน้มว่าจะพอดีเกินไป ซึ่งหมายความว่าคุณอาจต้องปรับแต่งการฝึกของคุณ! หากคุณมีคำถามใด ๆ อย่ากลัวที่จะถาม!
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence