What is the translation of " OVERFITTING " in Vietnamese?

• overfitting
• quá mức

Examples of using Overfitting in English and their translations into Vietnamese

How to avoid Overfitting?
Làm thế nào để tránh Overfitting?

Now that you have coded a robot that works and at this stage, you want to maximize its performance while minimizing the overfitting bias.
Bây giờ bạn đã lập trình một robot có thể hoạt động và ở giai đoạn này, bạn muốn tối đa hóa hiệu suất của nó trong khi giảm thiểu sai lệch quá mức.

How to prevent overfitting?
Làm thế nào để tránh Overfitting?

So we can end up overfitting to the validation data, and once again the validation score won't be reliable for predicting the behaviour of the model in the real world.
Vì vậy, chúng tôi có thể kết thúc việc ghi đè lên Validation dataset và một lần nữa, validation score sẽ không đáng tin cậy để dự đoán hành vi của model trong thế giới thực.

How do you avoid overfitting?
Làm thế nào để tránh Overfitting?

Shallow neural networks also often encounter overfitting, where the network essentially memorizes the training data that it has seen, and is not able to generalize the knowledge to new data.
Mạng nơ- ron nông cũng thường gặp overfitting, nơi mà mạng cơ bản memorizes dữ liệu đào tạo rằng nó đã thấy, và không thể khái quát những kiến thức để dữ liệu mới.

The problem is called overfitting.
Vấn đề này được gọi là Overfitting.

We can then observe the loss of the model and, if the loss has already stopped dropping in the verification group but is still dropping in the training group, then we can stop the training early to prevent overfitting.
Sau đó, chúng ta có thể quan sát sự mất mát của mô hình và, nếu tổn thất đã ngừng giảm trong nhóm xác minh nhưng vẫn giảm trong nhóm đào tạo, thì chúng ta có thể dừng đào tạo sớm để ngăn chặn quá mức.

In this case, we say that we are overfitting the data.
Tóm lại, chúng ta đang thừa mứa dữ liệu.

The obvious problem here is overfitting.
Và vấn đề rõ ràng ở đây là overfitting.

We can use pruning to avoid overfitting of data.
Ta có thể sử dụng việc phân tách bảng để tránh dư thừa dữ liệu.

You should also read about overfitting.
Cũng cần nói thêm về overfitting.

With linear regression, we were overfitting to our data.
Với LinearRegression, chúng ta đã overfitting vào dữ liệu của chúng ra.

This is one of the best ways to prevent overfitting.
Đây là cách hiệu quả nhất để tránh overfitting.

In the next blog, I will be talking about regularization methods to reduce overfitting and gradient checking- a trick to make debugging simpler!
Trong blog tiếp theo, tôi sẽ nói về các phương pháp chính quy để giảm quá mức và kiểm tra độ dốc- một mẹo để làm cho việc gỡ lỗi đơn giản hơn!

Regularization can be used to avoid overfitting.
Có sử dụng Regularization để tránh Overfitting.

Artificial neural network Biological neural network Catastrophic interference Ensemble learning AdaBoost Overfitting Neural backpropagation Backpropagation through time.
Mạng nơ- ron nhân tạo Mạng nơ- ron sinh học Catastrophic interference Ensemble learning AdaBoost Overfitting Neural backpropagation Backpropagation through time.

Regularization is generally used to avoid overfitting.
Có sử dụng Regularization để tránh Overfitting.

Regularization methods such as weight decay(-regularization) or sparsity(-regularization) can be applied during training to help combat overfitting.[78] A more recent regularization method applied to DNNs is dropout regularization.
Các phương pháp regularization( qui tắc hóa) như phân rã trọng số(- regularization) hoặc sparsity( rãi)(- regularization) có thể được áp dụng trong quá trình huấn luyện để giúp chống lại overfitting.[ 77] Một phương pháp regularization gần đây được áp dụng cho các DNN là dropout regularization.

This means we are likely underfitting, not overfitting.
Điều này có nghĩa chúng ta có khả năng underfitting, không overfitting.

This problem is called overfitting.
Vấn đề này được gọi là Overfitting.

But as always, you're in danger here of overfitting.
Nhưng như mọi khi, bạn đang ở trong nguy hiểm ở đây của overfitting.

This helps to prevent overfitting.
Điều này giúp ngăn chặn overfitting.

Xander breaks down everything from the different ways that a neural network can be developed to how generalization and overfitting affect neural networks.
Xander giải đáp mọi thứ từ những cách khác nhau mà một mạng lưới thần kinh có thể được phát triển đến cách khái quát hóa và quá mức ảnh hưởng đến mạng lưới thần kinh.

This is an example of overfitting.
Đây chính là biểu hiện của overfitting.

That could be a sign of overfitting.
Đó có thể là dấu hiệu của sự quá tải.

The opposite problem is Overfitting.
Một vấn đề liên quan là việc overfitting.

Regularization for avoiding overfitting.
Có sử dụng Regularization để tránh Overfitting.