human
再発したMLパイプラインの1つは、最近の毎日のトレーニングで絶えず過度に適合しています。MLモデルは、eコマースWebサイトの広告パーソナライズモデルです。何が問題になると思いますか？
gpt
システムの操作の詳細がなければ言うことは不可能です。どのような機械学習アルゴリズムを使用していますか？どのように訓練されていますか？何があなたがそれが過剰にフィットしていると思うのですか？
human
これは、分散せずにトレーニングデータセットから同じ単語を繰り返すなど、クラシックオーバーフィッティング傾向を表示しています。なぜこれが起こるのでしょうか？
gpt
モデルが、分散なしでトレーニングデータセットから正確に同じ単語を繰り返すなどの古典的なオーバーフィット傾向を表示している場合、モデルが複雑すぎる、パラメーターが多すぎる、または長すぎるトレーニングがあるためです。これにより、モデルは、基礎となるパターンを学習する代わりにトレーニングデータを記憶する可能性があります。これにより、一般化や過剰フィットが不十分になる可能性があります。

この問題に対処するために、次のことを試すことができます。

 - 不要な機能を削除するか、よりシンプルなアーキテクチャを使用して、モデルの複雑さを緩和します。

 - モデルが過剰に適合しないように、検証エラーが改善されたときにトレーニングを停止するために早期に停止します。

 -  L1やL2の正規化などのトレーニング中に使用される正規化の量を増やして、モデルがデータのノイズをフィッティングするのを防ぎます。

 - より多くのデータを使用してモデルをトレーニングします。これにより、より良い一般化に役立ちます。

 - ハイパーパラメーターのチューニングをパフォーマンスして、モデルの最適な設定を見つけます。これは、過剰適合を防ぐのに役立ちます。

 - トレーニングおよび検証データは全母集団を代表しており、特定のサブセットに偏っていないことを免除します。