Thuật ngữ thuật ngữ AI

Trang bị quá mức là gì?

Định nghĩa

Khi một mô hình ghi nhớ dữ liệu huấn luyện và hoạt động kém với các dữ liệu đầu vào không nhìn thấy được.

Duyệt qua Bảng thuật ngữ AI đầy đủKhám phá tất cả hướng dẫn AI miễn phí

Điều khoản liên quan

Khái quát hóaMô hình hoạt động tốt như thế nào trên dữ liệu mới, chưa được nhìn thấy bên ngoài tập huấn luyện.Rò rỉ điểm chuẩnKhi các ví dụ kiểm tra điểm chuẩn hoặc các biến thể gần giống có trong dữ liệu đào tạo, hiệu suất được báo cáo sẽ tăng cao.Học tập liên tụcCác phương pháp đào tạo cho phép mô hình tiếp tục học hỏi từ dữ liệu mới mà không quên kiến thức trước đó.Tăng cường dữ liệuCác kỹ thuật tạo ra các ví dụ đào tạo đã được sửa đổi để cải thiện việc khái quát hóa mô hình.Tinh chỉnhTiếp tục đào tạo về dữ liệu theo miền cụ thể để điều chỉnh mô hình được đào tạo trước cho phù hợp với một nhiệm vụ cụ thể.Hạn chế kiến thứcThời điểm mới nhất được phản ánh trong dữ liệu huấn luyện của mô hình.

Tìm hiểu thêm trong hướng dẫn miễn phí của chúng tôi

Overfitting and UnderfittingBacktesting Trading Strategies and Overfitting

Xem thêm

Open-Source ModelParameterOCR (Optical Character Recognition)Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)NormalizationPerplexityNeural NetworkPipeline