When training a Deep Learning model on a relatively small dataset, it happens that the validation loss is lower than the training loss while the test loss is higher than both.More concrete, in terms of accuracy, the training and validation accuracies approach 99% while the test one flattens at 68%. What would be the causes and how could it be avoided?
 เมื่อฝึกฝนโมเดล Deep Learning บนชุดข้อมูลที่มีขนาดค่อนข้างเล็ก จะพบว่า Validation Loss ต่ำกว่าการสูญเสีย Training ในขณะที่ Test Loss สูงกว่าทั้งสองอย่าง ชัดเจนยิ่งขึ้น ในแง่ของความแม่นยำ Training และ Validation Accuracy เข้าใกล้ 99% ในขณะที่ การทดสอบหนึ่งแบนที่ 68% เกิดจากสาเหตุอะไร และจะหลีกเลี่ยงได้อย่างไร?
spam lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor creativity violence