human
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？
gpt
いい質問！検証損失がトレーニングの損失よりも低い理由がいくつかある可能性があります。理由の1つは、モデルを過剰に正規化したことです。L2体重減衰強度を下げたり、適用しているドロップアウトの量を減らしたり、モデル容量を増やしたりすることで、正規化の制約をリラックスさせることができます（つまり、より深くなります）。もう1つの理由は、検証中にドロップアウトが適用されないためです。

これが役立つことを願っています！
human
興味深いこと、あなたはそれを説明できますが、より簡単な用語では、この問題について知らされていない人が理解できますか？
gpt
申し訳ありませんが、簡単に説明してみましょう。

モデルはトレーニングデータに過剰に適合しているようです。これは、モデルがトレーニングデータ（したがってトレーニングの精度が高い）で非常にうまく機能することを意味しますが、新しいデータには一般化されません（したがって、テストの精度が低い）。

過剰適合の潜在的な理由は次のとおりです。

 - あなたのモデルは、あなたが持っているデータの量に対して複雑すぎます。モデルアーキテクチャ（より少ないレイヤーまたはニューロン）を簡素化してみてください。
 - あなたはあまりにも多くの時代のためにトレーニングをしています。これにより、モデルはテストデータに表示されないトレーニングデータのパターンを記憶できます。より少ないエポックのトレーニングを試してみてください。
 - あなたはあまりにも多くの正則化を使用しています。正則化は過剰装着を防ぐのに役立ちますが、多すぎるとパフォーマンスが損なわれる可能性があります。正規化強度を減らしてみてください。

モデルのパフォーマンスを評価するには、トレーニングとテストの精度の両方を確認することが重要です。トレーニングの精度だけでは十分ではありません。なぜなら、それはあなたのモデルがトレーニングデータにどれだけうまく適合しているかを示すからです。テストの精度は、モデルが新しいデータでどれだけうまく機能するかのより良い尺度です。

これが役立つことを願っています！他に質問がある場合はお知らせください。