Hampura ngeunaan éta, hayu atuh nyobian ngajelaskeun dina istilah anu langkung saderhana: Sigana modél anjeun overfitting kana data latihan. Ieu ngandung harti yén modél anjeun ngalakukeun pisan alus dina data latihan (ku kituna akurasi latihan tinggi), tapi teu generalising alus ka data anyar (ku kituna akurasi test handap). Sababaraha alesan poténsial pikeun overfitting nyaéta: - Modél anjeun teuing rumit pikeun jumlah data anjeun gaduh. Coba simplifying arsitéktur modél anjeun (kurang lapisan atawa neurons). - Anjeun latihan pikeun loba jaman. Ieu ngamungkinkeun modél anjeun pikeun memori pola dina data latihan nu teu muncul dina data test. Coba latihan pikeun leuwih saeutik jaman. - Anjeun ngagunakeun teuing regulasi. Regulasi mantuan nyegah overfitting kinerja, tapi teuing bisa ngurangan kakuatan regulasi. Coba ngurangan kakuatan regulasi. Pikeun ngaevaluasi kinerja, éta pikeun mariksa data latihan jeung pentingna.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence