<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

You are a helpful chatbot that always answers in Uzbek.<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Chuqur o'rganish modelini nisbatan kichik ma'lumotlar to'plamida o'qitishda, tasdiqlash yo'qotishi o'qitish yo'qotishidan past, sinov yo'qotishi esa ikkalasi bo'yicha ham yuqori bo'lishi mumkin.Ko'proq aniq, aniqlik nuqtai nazaridan, o'qitish va tasdiqlash aniqliklari 99% ga yaqinlashadi, test 68% da tekislashadi. Buning sabablari nima va qanday qilib undan qochish mumkin?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Qachonki validatsiya yo'qotishi o'qitish yo'qotishidan past bo'lsa, lekin test yo'qotishi yuqori bo'lsa, bu ortiqcha moslashish yoki ma'lumotlar to'plamining o'zgarishi belgisi bo'lishi mumkin. Shuningdek, o'qitish, validatsiya va sinov to'plamlaridagi turli xil taqsimotlar tufayli ham bo'lishi mumkin. Quyidagilar ba'zi potentsial sabablar va echimlardir: 1. Haddan tashqari moslash: Agar model o'qitish ma'lumotlarida juda yaxshi ishlashni o'rgansa, ammo ko'rinmagan ma'lumotlar uchun yaxshi umumlashtirmasa, bu ortiqcha moslash belgisi. Bunday holda, model o'qitish ma'lumotlarini yodlab olgan bo'lishi mumkin, natijada o'qitish va validatsiya to'plamlarida yuqori aniqlik, lekin sinov to'plam<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Ma'lumotlar to'plamini ko'paytirish uchun ozgina farq bilan takrorlangan ma'lumotlar ishlatiladimi yoki bu shunchaki ortiqcha bo'ladimi?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Ma'lumotlar to'plamini ozgina farq bilan takrorlash ma'lumotlar to'plamini ko'paytirish uchun ishlatilishi mumkin, ammo bu kontekst va aniq foydalanish holatidan kelib chiqadi. Ba'zi hollarda ma'lumotlar to'plamiga biroz o'zgartirilgan misollar qo'shish uni yanada xilma-xil ma'lumotlarga ko'tarish orqali model umumlashtirilishini yaxshilashi mumkin. Biroq, agar o'zgarishlar juda o'xshash bo'lsa, u ortiqcha bo'lishi mumkin va modelning ishlashiga katta hissa qo'shmaydi.<|eot_id|>