overfitting risk
ylisovitusriski
avoid overfitting
vältä ylisovitusta
overfitting problem
ylissovituksen ongelma
detect overfitting
tunnista ylisovitus
prevent overfitting
ehkäise ylisovitusta
overfitting data
ylissovituksen data
checking overfitting
ylissovituksen tarkistus
reducing overfitting
ylissovituksen vähentäminen
prone to overfitting
altis ylisovitukselle
overfitting occurs
ylissovitusta esiintyy
the model suffered from overfitting and performed poorly on new data.
malli kärsi ylisovittamisesta ja suoriutui huonosti uudesta datasta.
we need to avoid overfitting during the training process.
meidän on vältettävä ylisovittamista koulutusprosessin aikana.
regularization techniques can help prevent overfitting in machine learning.
regularisointitekniikat voivat auttaa estämään ylisovittamisen koneoppimisessa.
overfitting occurs when a model learns the training data too well.
ylissovittaminen tapahtuu, kun malli oppii koulutusdatan liian hyvin.
cross-validation is a common method to detect overfitting.
ristikkäisvalidointi on yleinen menetelmä ylisovittamisen havaitsemiseen.
the risk of overfitting is higher with complex models.
ylissovittamisen riski on suurempi monimutkaisten mallien kanssa.
we used dropout layers to mitigate overfitting in the neural network.
käytimme dropout-kerroksia ylisovittamisen lieventämiseen hermoverkossa.
careful feature selection can reduce the likelihood of overfitting.
huolellinen piirteiden valinta voi vähentää ylisovittamisen todennäköisyyttä.
the validation set helps us identify and address overfitting issues.
validointijoukko auttaa meitä tunnistamaan ja käsittelemään ylisovittamisongelmia.
early stopping is a strategy to prevent overfitting on the training data.
varhainen pysäytys on strategia ylisovittamisen estämiseksi koulutusdatassa.
we evaluated the model's performance to check for overfitting.
arvioimme mallin suorituskykyä ylisovittamisen varalta.
overfitting risk
ylisovitusriski
avoid overfitting
vältä ylisovitusta
overfitting problem
ylissovituksen ongelma
detect overfitting
tunnista ylisovitus
prevent overfitting
ehkäise ylisovitusta
overfitting data
ylissovituksen data
checking overfitting
ylissovituksen tarkistus
reducing overfitting
ylissovituksen vähentäminen
prone to overfitting
altis ylisovitukselle
overfitting occurs
ylissovitusta esiintyy
the model suffered from overfitting and performed poorly on new data.
malli kärsi ylisovittamisesta ja suoriutui huonosti uudesta datasta.
we need to avoid overfitting during the training process.
meidän on vältettävä ylisovittamista koulutusprosessin aikana.
regularization techniques can help prevent overfitting in machine learning.
regularisointitekniikat voivat auttaa estämään ylisovittamisen koneoppimisessa.
overfitting occurs when a model learns the training data too well.
ylissovittaminen tapahtuu, kun malli oppii koulutusdatan liian hyvin.
cross-validation is a common method to detect overfitting.
ristikkäisvalidointi on yleinen menetelmä ylisovittamisen havaitsemiseen.
the risk of overfitting is higher with complex models.
ylissovittamisen riski on suurempi monimutkaisten mallien kanssa.
we used dropout layers to mitigate overfitting in the neural network.
käytimme dropout-kerroksia ylisovittamisen lieventämiseen hermoverkossa.
careful feature selection can reduce the likelihood of overfitting.
huolellinen piirteiden valinta voi vähentää ylisovittamisen todennäköisyyttä.
the validation set helps us identify and address overfitting issues.
validointijoukko auttaa meitä tunnistamaan ja käsittelemään ylisovittamisongelmia.
early stopping is a strategy to prevent overfitting on the training data.
varhainen pysäytys on strategia ylisovittamisen estämiseksi koulutusdatassa.
we evaluated the model's performance to check for overfitting.
arvioimme mallin suorituskykyä ylisovittamisen varalta.
Explore frequently searched vocabulary
Want to learn vocabulary more efficiently? Download the DictoGo app and enjoy more vocabulary memorization and review features!
Download DictoGo Now