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
確かに、私は簡単な言葉で説明させていただきます！

機械学習モデルをトレーニングするとき、正確な予測を行うためにそれを教えようとしています。これを行うには、多くの例を挙げて、それらから学習させます。モデルは、より良い予測を行うことができるように、内部パラメーターを調整することで学習します。

トレーニング中、モデルは多くの例を見て、パラメーターを調整して、これらの例でより良い予測を行います。しかし、モデルは以前に検証の例を見たことがないため、それらにも同様に機能しない可能性があります。

検証の損失がトレーニングの損失よりも低い場合、モデルはトレーニングの例よりも検証の例をうまくやっていることを意味します。これはいくつかの理由で発生す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可能性があることです。正規化は、過剰適合を防ぐために使用される手法です。これは、モデルが複雑すぎて、基礎となるパターンを学ぶ代わりにトレーニングの例を記憶し始めるときです。過度に正規化すると、モデルが簡単になりすぎて、データの重要なパターンを学習できないようにします。

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。ドロップアウトは、トレーニング中にモデル内のニューロンの一部をランダムにドロップアウトすることにより、過剰適合を防ぐために使用される手法です。これにより、モデルがより堅牢な機能を学習するのに役立ちます。ただし、検証中、すべてのニューロンが使用され、パフォーマンスが向上する可能性があります。

これらの問題に対処するために、正則化の制約を調整したり、ドロップアウトの量を変更したり、モデル容量を増やしたりすることを試みることができます（より深くまたは広くなります）。これにより、モデルがより複雑なパターンを学習し、トレーニングの例と検証例の両方でパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。