To help you identify overfitting in trained models, it is common to divide the data into train, validation and test.
When the model has regressed to an optimal parameter configuration on the train data (i.e. low train loss) but fails to generalize to the validation data, you could speak of an overfitted model.

As you might have already guessed, the word "generalization" is the key, and there is a vast array of methods, papers and discussion surrounding the topic of generalizing knowledge for systems subject to an optimizer.

One very common method used in deep learning is normalization, where the overall magnitude of the weights is constrained so the system has to balance expressing low entropy states
(please be warned, this method can also lead to forms of model collapse)

Another method is early stopping, where a model weights are cached and the optimal validation loss is taken at a provided training epoch interval, so that the system can stop the training loop when there is no significant change in the validation loss (rather than focusing on the training loss).

Yet another very common, but generally more unstable methods are adversarial training and student teacher configurations, where a secondary model (usually including a independent training loop) is used to evaluate the outputs, and if necessary provide the main model with (1) counterfeit examples, (2) more evaluation metrics other than the target variables and (3) augmentations that are more consistent with the input data than random noise.

Lastly, most of the conversations surrounding overfitting (and underfitting) are circling around choosing the correct number of parameters for any given model, as too many parameters tend models to overfit and  too few parameters tend models to underfit.

If you wish me to list more techniques and examples, please let me know, if not is there anything else I can help you with ?
เพื่อช่วยคุณระบุการติดตั้งมากเกินไปในโมเดลที่ได้รับการฝึก เป็นเรื่องปกติที่จะแบ่งข้อมูลออกเป็นการฝึก การตรวจสอบ และการทดสอบ เมื่อแบบจำลองได้ถอยกลับไปสู่การกำหนดค่าพารามิเตอร์ที่เหมาะสมที่สุดในข้อมูลขบวนรถไฟ (เช่น การสูญเสียขบวนรถไฟต่ำ) แต่ไม่สามารถสรุปข้อมูลทั่วไปเกี่ยวกับการตรวจสอบความถูกต้องได้ คุณอาจพูดถึงแบบจำลองที่มีการติดตั้งมากเกินไป ดังที่คุณอาจเดาได้แล้วว่า คำว่า "ลักษณะทั่วไป" คือกุญแจสำคัญ และมีวิธีการ เอกสาร และการอภิปรายมากมายที่เกี่ยวข้องกับหัวข้อความรู้ทั่วไปสำหรับระบบที่อยู่ภายใต้เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ วิธีหนึ่งที่ใช้กันทั่วไปในการเรียนรู้เชิงลึกคือการทำให้เป็นมาตรฐาน โดยที่ขนาดน้ำหนักโดยรวมถูกจำกัด ดังนั้นระบบจึงต้องสร้างสมดุลในการแสดงสถานะเอนโทรปีต่ำ (โปรดระวัง วิธีนี้อาจนำไปสู่รูปแบบของการล่มสลายของแบบจำลองได้) อีกวิธีหนึ่งคือเร็ว การหยุด โดยที่น้ำหนักแบบจำลองถูกแคชไว้และการสูญเสียการตรวจสอบความถูกต้องที่เหมาะสมที่สุดจะเกิดขึ้นในช่วงเวลายุคการฝึกอบรมที่กำหนด เพื่อให้ระบบสามารถหยุดลูปการฝึกอบรมเมื่อไม่มีการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในการสูญเสียการตรวจสอบความถูกต้อง (แทนที่จะมุ่งเน้นไปที่การสูญเสียการฝึกอบรม) . อีกวิธีหนึ่งที่พบบ่อยมากแต่โดยทั่วไปไม่เสถียรกว่าคือการฝึกอบรมฝ่ายตรงข้ามและการกำหนดค่าครูนักเรียน โดยจะใช้แบบจำลองรอง (โดยปกติจะรวมถึงลูปการฝึกอบรมอิสระ) เพื่อประเมินผลลัพธ์ และหากจำเป็น จัดเตรียมตัวอย่างหลักด้วย (1) ตัวอย่างปลอม , (2) ตัวชี้วัดการประเมินเพิ่มเติมนอกเหนือจากตัวแปรเป้าหมาย และ (3) การเสริมที่สอดคล้องกับข้อมูลอินพุตมากกว่าสัญญาณรบกวนแบบสุ่ม สุดท้ายนี้ บทสนทนาส่วนใหญ่เกี่ยวกับการโอเวอร์ฟิต (และ underfitting) วนเวียนอยู่รอบๆ การเลือกจำนวนพารามิเตอร์ที่ถูกต้องสำหรับโมเดลใดๆ ที่กำหนด เนื่องจากพารามิเตอร์มากเกินไปมีแนวโน้มว่าโมเดลจะพอดีเกินไป และพารามิเตอร์น้อยเกินไปมีแนวโน้มว่าโมเดลจะพอดีเกินไป หากคุณต้องการให้ฉันแสดงเทคนิคและตัวอย่างเพิ่มเติม โปรดแจ้งให้เราทราบ หากไม่ใช่ มีอะไรอีกที่เราสามารถช่วยคุณได้
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence