{"conversations": [{"from": "user", "value": "Quan entren un model d' aprenentatge profund en un conjunt de dades relativament petit, passa que la p\u00e8rdua de validaci\u00f3 \u00e9s m\u00e9s baixa que la p\u00e8rdua de l' entrenament mentre que la p\u00e8rdua de prova \u00e9s m\u00e9s alta que ambd\u00f3s. M\u00e9s formig\u00f3, en termes de precisi\u00f3, l' augment de l' entrenament i la validaci\u00f3 del 99%, mentre que la prova t\u00e9 un test plana al 68%. \u00bfQuin seria la causa i com es podrien evitar?"}, {"from": "assistant", "value": "Una bona pregunta! Pot haver- hi diverses raons per les quals la vostra p\u00e8rdua de validaci\u00f3 \u00e9s menor que la p\u00e8rdua d' entrenament. Una ra\u00f3 podria ser que tingueu sobreregular el model. Podeu provar de relaxar les vostres restriccions regularitzaci\u00f3 per reduir la vostra for\u00e7a de deterioraci\u00f3 L2, reduir la quantitat de gota que heu afegit, o incrementar la vostra capacitat de model (\u00e9s a dir, fer- ho m\u00e9s profund). Una altra ra\u00f3 pot ser degut a no ser aplicada durant la validaci\u00f3. Espero que aix\u00f2 us ajudi!"}, {"from": "user", "value": "Interessant, pots explicar-ho per\u00f2 en termes m\u00e9s senzills per tal que alg\u00fa que no hagi estat informat sobre el tema pugui entendre?"}, {"from": "assistant", "value": "\u00c9s clar, jo estaria content d' explicar en termes m\u00e9s simples! Quan treneu un model d' aprenentatge de m\u00e0quina, intenteu ensenyar- lo per a fer prediccions exactes. Per a fer- ho, doneu- li un munt d' exemples i deixeu- lo aprendre d' ells. El model apr\u00e8n ajustant els seus par\u00e0metres interns de manera que puguin fer millors prediccions. Durant l' entrenament, el model veu molts exemples i intenta ajustar els seus par\u00e0metres per a fer millors prediccions en aquests exemples. Per\u00f2 el model no ha vist la validaci\u00f3 abans, de manera que podria no fer- ho tan b\u00e9. Si la vostra p\u00e8rdua \u00e9s m\u00e9s baixa que la vostra p\u00e8rdua d' entrenament, vol dir que el model \u00e9s millor que la validaci\u00f3 en l' entrenament. Aix\u00f2 pot passar per uns quants exemples. Aix\u00f2 pot usar- vos per a un model d' utilitat per a evitar que el model d' aprenentatge tan sols es pugui usar en el model regular, i que s' aprenentatge es pugui usar en el model d' altres nivells. Aix\u00f2 pot usar en el model d' aprenentatge, i la varietat d' altres nivells."}]}