overfit model
mô hình quá khớp
avoid overfitting
tránh quá khớp
overfitting data
dữ liệu quá khớp
overfitted features
các đặc trưng quá khớp
prevent overfitting
ngăn ngừa quá khớp
checking for overfitting
kiểm tra quá khớp
easily overfit
dễ quá khớp
overfitting risk
rủi ro quá khớp
model overfits
mô hình quá khớp
overfit prevention
phòng ngừa quá khớp
the model started to overfit the training data, losing its ability to generalize.
Mô hình bắt đầu quá khớp với dữ liệu huấn luyện, làm mất khả năng tổng quát hóa của nó.
we need to prevent the neural network from overfitting by using regularization techniques.
Chúng ta cần ngăn mạng nơ-ron quá khớp bằng cách sử dụng các kỹ thuật chính quy hóa.
overfitting is a common problem when training complex machine learning models.
Quá khớp là một vấn đề phổ biến khi huấn luyện các mô hình học máy phức tạp.
to avoid overfitting, we split the data into training, validation, and testing sets.
Để tránh quá khớp, chúng ta chia dữ liệu thành các tập huấn luyện, kiểm chứng và kiểm tra.
the decision tree overfit the data, creating a very complex and specific structure.
Cây quyết định quá khớp với dữ liệu, tạo ra một cấu trúc rất phức tạp và cụ thể.
cross-validation helps identify if a model is likely to overfit the data.
Chéo kiểm định giúp xác định liệu một mô hình có xu hướng quá khớp với dữ liệu hay không.
early stopping is a technique used to prevent overfitting during training.
Dừng sớm là một kỹ thuật được sử dụng để ngăn chặn quá khớp trong quá trình huấn luyện.
regularization can help reduce the risk of overfitting in linear regression models.
Chính quy hóa có thể giúp giảm nguy cơ quá khớp trong các mô hình hồi quy tuyến tính.
the model's performance on the test set was significantly worse, indicating overfitting.
Hiệu suất của mô hình trên tập kiểm tra kém hơn đáng kể, cho thấy có hiện tượng quá khớp.
we used dropout layers to mitigate the risk of overfitting in our deep learning model.
Chúng ta đã sử dụng các lớp dropout để giảm thiểu nguy cơ quá khớp trong mô hình học sâu của chúng ta.
careful feature selection can help prevent the model from overfitting.
Việc chọn lựa đặc trưng cẩn thận có thể giúp ngăn chặn mô hình quá khớp.
overfit model
mô hình quá khớp
avoid overfitting
tránh quá khớp
overfitting data
dữ liệu quá khớp
overfitted features
các đặc trưng quá khớp
prevent overfitting
ngăn ngừa quá khớp
checking for overfitting
kiểm tra quá khớp
easily overfit
dễ quá khớp
overfitting risk
rủi ro quá khớp
model overfits
mô hình quá khớp
overfit prevention
phòng ngừa quá khớp
the model started to overfit the training data, losing its ability to generalize.
Mô hình bắt đầu quá khớp với dữ liệu huấn luyện, làm mất khả năng tổng quát hóa của nó.
we need to prevent the neural network from overfitting by using regularization techniques.
Chúng ta cần ngăn mạng nơ-ron quá khớp bằng cách sử dụng các kỹ thuật chính quy hóa.
overfitting is a common problem when training complex machine learning models.
Quá khớp là một vấn đề phổ biến khi huấn luyện các mô hình học máy phức tạp.
to avoid overfitting, we split the data into training, validation, and testing sets.
Để tránh quá khớp, chúng ta chia dữ liệu thành các tập huấn luyện, kiểm chứng và kiểm tra.
the decision tree overfit the data, creating a very complex and specific structure.
Cây quyết định quá khớp với dữ liệu, tạo ra một cấu trúc rất phức tạp và cụ thể.
cross-validation helps identify if a model is likely to overfit the data.
Chéo kiểm định giúp xác định liệu một mô hình có xu hướng quá khớp với dữ liệu hay không.
early stopping is a technique used to prevent overfitting during training.
Dừng sớm là một kỹ thuật được sử dụng để ngăn chặn quá khớp trong quá trình huấn luyện.
regularization can help reduce the risk of overfitting in linear regression models.
Chính quy hóa có thể giúp giảm nguy cơ quá khớp trong các mô hình hồi quy tuyến tính.
the model's performance on the test set was significantly worse, indicating overfitting.
Hiệu suất của mô hình trên tập kiểm tra kém hơn đáng kể, cho thấy có hiện tượng quá khớp.
we used dropout layers to mitigate the risk of overfitting in our deep learning model.
Chúng ta đã sử dụng các lớp dropout để giảm thiểu nguy cơ quá khớp trong mô hình học sâu của chúng ta.
careful feature selection can help prevent the model from overfitting.
Việc chọn lựa đặc trưng cẩn thận có thể giúp ngăn chặn mô hình quá khớp.
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