This scenario is indicative of overfitting, which occurs when a model becomes too complex and learns the training data too well, resulting in poor generalization to unseen data. Here, the model is performing well on the training and validation sets, but not on the test set, indicating that it is overfitting to the training data.

There are several possible causes for overfitting, such as:

1. Small dataset: When the dataset is small, the model can easily memorize the training data, leading to poor generalization.
2. Complex model: If the model is too complex, it can learn the noise in the training data, which makes it difficult to generalize to new data.
3. Lack of regularization: Regularization techniques such as Dropout, L1/L2 regularization, and data augmentation can help to prevent overfitting.

To avoid overfitting in this scenario, here are some possible solutions:

1. Increase the dataset size: Collecting more data can help to reduce overfitting by providing the model with more information to generalize.
2. Use data augmentation: Data augmentation techniques such as rotation, scaling, and flipping can be used to generate more training samples.
3. Reduce model complexity: Simplifying the model architecture by reducing the number of layers, neurons, or parameters can help to prevent overfitting.
4. Use regularization techniques: Techniques such as Dropout, L1/L2 regularization, or early stopping can be used to regularize the model and prevent overfitting.
5. Use a different model: If the current model is too complex for the given dataset, consider using a simpler model or a pre-trained model that has already been trained on a similar task.

By applying one or more of these solutions, you can avoid overfitting and improve the generalization performance of your model on unseen data.
สถานการณ์นี้บ่งชี้ว่ามีการติดตั้งมากเกินไป ซึ่งเกิดขึ้นเมื่อแบบจำลองซับซ้อนเกินไปและเรียนรู้ข้อมูลการฝึกได้ดีเกินไป ส่งผลให้ข้อมูลทั่วไปที่มองไม่เห็นมีภาพรวมไม่ดี ในที่นี้ แบบจำลองทำงานได้ดีกับชุดการฝึกและการตรวจสอบ แต่ไม่ใช่ในชุดการทดสอบ ซึ่งบ่งชี้ว่ามีความเหมาะสมกับข้อมูลการฝึกมากเกินไป มีสาเหตุที่เป็นไปได้หลายประการสำหรับการติดตั้งมากเกินไป เช่น: 1. ชุดข้อมูลขนาดเล็ก: เมื่อชุดข้อมูลมีขนาดเล็ก โมเดลจะสามารถจดจำข้อมูลการฝึกได้อย่างง่ายดาย ส่งผลให้ภาพรวมไม่ดี 2. โมเดลที่ซับซ้อน: หากโมเดลซับซ้อนเกินไป ก็สามารถเรียนรู้สัญญาณรบกวนในข้อมูลการฝึก ซึ่งทำให้ยากต่อการสรุปข้อมูลใหม่ 3. การขาดการทำให้เป็นมาตรฐาน: เทคนิคการทำให้เป็นมาตรฐาน เช่น Dropout, การทำให้เป็นมาตรฐาน L1/L2 และการเพิ่มข้อมูลสามารถช่วยป้องกันการติดตั้งมากเกินไป เพื่อหลีกเลี่ยงการโอเวอร์ฟิตในสถานการณ์นี้ ต่อไปนี้เป็นวิธีแก้ปัญหาที่เป็นไปได้: 1. เพิ่มขนาดชุดข้อมูล: การรวบรวมข้อมูลเพิ่มเติมสามารถช่วยลดการโอเวอร์ฟิตได้โดยการจัดหาข้อมูลเพิ่มเติมให้กับโมเดลเพื่อสรุป 2. ใช้การเพิ่มข้อมูล: สามารถใช้เทคนิคการเพิ่มข้อมูล เช่น การหมุน การปรับขนาด และการพลิก เพื่อสร้างตัวอย่างการฝึกอบรมเพิ่มเติม 3. ลดความซับซ้อนของโมเดล: การลดความซับซ้อนของสถาปัตยกรรมโมเดลโดยการลดจำนวนเลเยอร์ เซลล์ประสาท หรือพารามิเตอร์สามารถช่วยป้องกันการโอเวอร์ฟิตได้ 4. ใช้เทคนิคการทำให้เป็นมาตรฐาน: สามารถใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การออกกลางคัน การทำให้เป็นมาตรฐาน L1/L2 หรือการหยุดก่อนกำหนด สามารถใช้เพื่อทำให้โมเดลเป็นมาตรฐานและป้องกันไม่ให้มีการติดตั้งมากเกินไป 5. ใช้โมเดลอื่น: หากโมเดลปัจจุบันซับซ้อนเกินไปสำหรับชุดข้อมูลที่กำหนด ให้พิจารณาใช้โมเดลที่ง่ายกว่าหรือโมเดลที่ได้รับการฝึกล่วงหน้าซึ่งได้รับการฝึกฝนในงานที่คล้ายกันแล้ว ด้วยการใช้โซลูชันเหล่านี้ตั้งแต่หนึ่งรายการขึ้นไป คุณสามารถหลีกเลี่ยงการติดตั้งมากเกินไปและปรับปรุงประสิทธิภาพการวางนัยทั่วไปของโมเดลของคุณกับข้อมูลที่มองไม่เห็นได้
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence