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比較的小さなデータセットでディープラーニングモデルをトレーニングする場合、テスト損失は両方よりも高い一方で、検証損失はトレーニング損失よりも低くなります。テスト1は68％で平らになります。原因は何ですか、そしてそれはどのように避けることができますか？
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このシナリオは、モデルが複雑になりすぎてトレーニングデータがあまりにもよく学習され、目に見えないデータの一般化が不十分な場合に発生する過剰適合を示しています。ここでは、モデルはトレーニングと検証セットでうまく機能していますが、テストセットでは機能しておらず、トレーニングデータに過剰に適合していることを示しています。

次のような、過剰適合の可能性のある原因がいくつかあります。

1.小さなデータセット：データセットが小さい場合、モデルはトレーニングデータを簡単に記憶し、一般化が不十分になります。
2.複雑なモデル：モデルが複雑すぎる場合、トレーニングデータのノイズを学習できるため、新しいデータに一般化することが困難になります。
3.正規化の欠如：ドロップアウト、L1/L2の正規化、データ増強などの正規化手法は、過剰適合を防ぐのに役立ちます。

このシナリオで過剰に適合しないように、いくつかの可能な解決策を次に示します。

1.データセットサイズの増加：より多くのデータを収集すると、モデルに一般化する情報を提供することで、過剰適合を減らすことができます。
2.データ増強：回転、スケーリング、フリッピングなどのデータ増強技術を使用して、より多くのトレーニングサンプルを生成できます。
3.モデルの複雑さを削減する：層、ニューロン、またはパラメーターの数を減らすことでモデルアーキテクチャを簡素化すると、過剰適合を防ぐのに役立ちます。
4.正規化手法の使用：ドロップアウト、L1/L2の正規化、または早期停止などのテクニックを使用して、モデルを正規化し、過剰フィッティングを防ぐことができます。
5.別のモデルを使用する：現在のモデルが特定のデータセットに対して複雑すぎる場合は、同様のタスクで既にトレーニングされているよりシンプルなモデルまたは事前に訓練されたモデルを使用することを検討してください。

これらのソリューションの1つ以上を適用することにより、目に見えないデータ上のモデルの一般化パフォーマンスを過剰適合し、改善できます。
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あなたがリストした正規化技術と、それぞれが私の仕事をどのように私を助けることができるかについてもっと詳しく説明できますか？