Pikeun mantuan Anjeun ngaidentipikasi overfitting dina modél dilatih, éta ilahar pikeun ngabagi data kana karéta, validasi jeung test. Lamun model geus balik ka konfigurasi parameter optimal dina data karéta (ie low train loss) tapi gagal pikeun ngageneralisasi ka data validasi, anjeun bisa nyarita ngeunaan model overfitting. Anjeun bisa geus diprediksi, kecap "generalisation" teh konci, sarta aya rupa-rupa métode, makalah jeung diskusi sabudeureun topik ngageneralisasi pangaweruh pikeun sistem anu subjected ka optimisi. Hiji métode pisan umum dipaké dina learning jero nyaéta normalization, dimana sakabéh gedé beurat guru nu condong jadi sistem boga balancing nyebutkeun kaayaan entropy (fitness diperhatoskeun, metoda ieu ogé bisa ngakibatkeun model collapses) Metode séjén awal, mangga nyadiakeun kami jeung hiji nilai data di handap jeung hasilna di handap nu bisa dipaké pikeun ng
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence