Overfitting nyaéta masalah umum dina pembelajaran mesin dimana modél janten teuing raket kana data latihan, sahingga kirang akurat nalika diterapkeun kana data anyar, anu teu katingali. Éta lumangsung nalika modél teuing rumit, néwak henteu ngan ukur pola dasar dina data latihan tapi ogé noise acak sareng fluktuasi anu aya dina data. Hasilna, modél tiasa ngalakukeun saé dina data latihan tapi kirang dina data validasi atanapi tés. Aya sababaraha metode pikeun nyegah overfitting, sababaraha diantarana kalebet: 1. Regulasi: Ieu ngalibatkeun nambihan istilah hukuman kana fungsi leungitna pikeun ngirangan kompleksitas modél. Metode pangaturan rata-rata, sapertos L1 sareng L2 régulasi, tiasa ngabantosan nyegah overfolds ku ngalegaan modél anu ngagaduhan beurat ageung. 2. Ngeureunkeun awal: Ieu ngalibatkeun ngagabungkeun monitoring kinerja tina modél silang dina waktos mimiti sareng ngawangun data dina prosés latihan. Ieu ngalibat
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence