Overfitting dina modél pembelajaran mesin bisa disababkeun ku sababaraha hal, kaasup: 1. Parameter teuing Upami modél anjeun ngagaduhan seueur parameter langkung seueur tibatan anu diperyogikeun, éta tiasa diajar "nyontek" tugas anu ditugaskeun ku ngan ukur "ngémutan" data latihan tinimbang diajar prinsip anu tiasa digeneralisasi. 2. Data teuing sakedik Upami dataset anjeun alit, langka, atanapi variasi anu langkung handap, éta tiasa langkung gampang pikeun modél anjeun pikeun overfitting kana éta. Nambahkeun langkung seueur data kana set latihan anjeun sareng nganggo augmentasi data tiasa ngabantosan ngaimbangi ieu. 3. Kurangna téknik regularizasi sapertos Dropout tiasa ngabantosan modél diajar prinsip umum tinimbang mémori data. Sanaos henteu salawasna peluru perak, éta tiasa pantes nyobian ngahijikeun téknik regularizasi modél populér kana resimen latihan anjeun.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence