Underfitting là gì?

Underfitting trong học máy (machine learning) là việc tạo một mô hình (model ) có khả năng dự đoán kém vì mô hình chưa nắm bắt được độ phức tạp của tập dữ liệu huấn luyện (training data). Nói cách khác underfitting đề cập đến một mô hình (model) không thể mô hình hóa dữ liệu huấn luyện (training data) cũng như không tổng quát hóa (generalize) dữ liệu mới. Một mô hình học máy (machine learning model) bị underfitting không phải là một mô hình phù hợp và sẽ có hiệu suất (performance) kém trên dữ liệu huấn luyện. Nhiều vấn đề có thể gây ra underfitting, bao gồm:

• Huấn luyện (training) trên tập đặc trưng (feature) sai.
• Huấn luyện quá ít epoch hoặc tốc độ học (learning rate) quá thấp
• Huấn luyện với regularization rate quá cao
• Cung cấp quá ít hidden layer trong mạng nơ-ron sâu (deep neural network).