<prompt> Wakati wa kufunza kielelezo cha Mafunzo ya Kina kwenye mkusanyiko mdogo wa data, hutokea kwamba hasara ya uthibitishaji ni ya chini kuliko upotevu wa mafunzo huku hasara ya mtihani ni kubwa kuliko zote mbili. Sahihi zaidi, katika suala la usahihi, usahihi wa mafunzo na uthibitishaji unakaribia 99 huku. mtihani mmoja hupungua kwa 68. Sababu zingekuwa nini na zinaweza kuepukwaje?  <response>: Wakati upotevu wa uthibitishaji ni wa chini kuliko upotevu wa mafunzo lakini hasara ya jaribio ni kubwa zaidi, inaweza kuwa ishara ya kutoshea kupita kiasi au mabadiliko ya seti ya data. Inaweza pia kuwa kwa sababu ya ugawaji tofauti katika mafunzo, uthibitishaji, na seti za majaribio. Hapa kuna sababu zinazowezekana na suluhisho:1. Kutoshea kupita kiasi: Mwanamitindo anapojifunza kufanya vyema sana kwenye data ya mafunzo lakini haisanishi vizuri data isiyoonekana, ni ishara ya kufifia kupita kiasi. Katika kesi hii, modeli inaweza kuwa imekariri data ya mafunzo, na kusababisha usahihi wa juu kwenye seti za mafunzo na uthibitishaji, lakini utendaji duni kwenye seti ya majaribio. Ufumbuzi: Mbinu za kurekebisha kama vile L1 au L2 kuhalalisha zinaweza kusaidia kukandamiza muundo na kuzuia kutosheleza kupita kiasi. Kuacha mapema kunaweza kuajiriwa ili kukomesha mafunzo wakati hasara ya uthibitishaji inapoanza kuongezeka. Ongeza ukubwa wa seti ya data ya mafunzo kwa kutumia mbinu za kuongeza data. Tumia muundo rahisi wa usanifu na vigezo vichache.2. Mabadiliko ya seti ya data: Usambazaji wa mafunzo, uthibitishaji na seti za majaribio unaweza kuwa tofauti. Hii inaweza kusababisha kielelezo kujifunza vipengele maalum kwa seti za mafunzo na uthibitishaji ambazo hazijumuishi vyema kwa seti ya majaribio. Ufumbuzi: Hakikisha kuwa mafunzo, uthibitishaji na seti za majaribio zina usambazaji sawa. Hili linaweza kufikiwa kwa sampuli za tabaka au mbinu zingine ili kuhakikisha mgawanyiko thabiti kati ya seti. Tekeleza mbinu za urekebishaji za kikoa ili kupunguza athari za mabadiliko ya mkusanyiko wa data.3. Mgawanyiko usiofaa wa data: Kuna uwezekano kwamba mgawanyiko kati ya mafunzo, uthibitishaji na seti za majaribio si wa nasibu, unaosababisha baadhi ya madarasa kuwakilishwa kupita kiasi katika seti ya uthibitishaji na kuwakilishwa kidogo katika seti ya majaribio. Ufumbuzi: Hakikisha mgawanyiko wa data ni wa nasibu na umepangwa ili kudumisha usambazaji thabiti wa madarasa katika seti zote.4. Tathmini ya kielelezo: Ni muhimu kuhakikisha kuwa vipimo vinavyotumika kutathmini vinalingana katika seti zote. Ikiwa vipimo tofauti vinatumiwa, utendakazi wa muundo unaweza kuonekana bora kwenye seti moja ikilinganishwa na nyingine. Ufumbuzi: Tumia vipimo sawa vya tathmini katika seti zote ili kuhakikisha ulinganifu wa haki. Maagizo: Je, taarifa inayorudiwa yenye tofauti kidogo inaweza kutumika kuongeza mkusanyiko wa data? Au hilo lingekuwa la ziada? Jibu: Maelezo yanayorudiwa yenye tofauti kidogo yanaweza kutumika kuongeza ukubwa wa seti ya data, lakini inategemea muktadha na hali mahususi ya utumiaji. Katika hali zingine, kuongeza mifano tofauti kidogo kwenye mkusanyiko wa data kunaweza kuboresha ujanibishaji wa kielelezo kwa kuionyesha kwa data tofauti zaidi. Walakini, ikiwa tofauti zinafanana sana, inaweza kuwa isiyo na maana na isichangie sana utendakazi wa modeli. 