Khi cả Train Loss và Validation Loss đều cao, mô hình thường đang gặp vấn đề gì?

Mở đầu

Nhiều người học AI hay gặp tình huống: huấn luyện xong mô hình nhưng cả train loss và validation loss đều cao. Điều này dễ gây bối rối, vì nhìn vào số liệu không biết mô hình sai ở đâu. Đây là lỗi phổ biến trong các bài toán regression, classification hoặc dự án ML cơ bản.

Giải thích bản chất

Khi train loss cao nghĩa là mô hình không “bắt được” quy luật của dữ liệu huấn luyện.
Khi validation loss cũng cao, mô hình đồng thời không dự đoán tốt trên dữ liệu mới.

Trường hợp cả hai đều cao thường phản ánh một vấn đề chung:

Mô hình đang underfitting – tức chưa học đủ từ dữ liệu.
Biểu diễn mô hình còn quá đơn giản, chưa đủ tham số hoặc chưa được tối ưu.
Dữ liệu có thể chưa được xử lý đúng: nhiễu, thiếu đặc trưng, phân phối không phù hợp.
Hyperparameters như learning rate, batch size, số epoch chưa hợp lý.

Nếu dùng ngôn ngữ kỹ thuật trong các module ML (Module 4,5 của chuỗi AIO học thuật), đây là trạng thái mô hình tối ưu hóa chưa hội tụ, hoặc cấu trúc mô hình không tương thích với đặc trưng dữ liệu.

Ví dụ thực tế

Giả sử bạn xây một mô hình logistic regression dự đoán khách có rời dịch vụ hay không:

Dữ liệu ban đầu có nhiều cột mang tính định danh chưa được mã hóa.
Các giá trị ngoại lai chưa được xử lý.
Mô hình chỉ chạy 5 epoch và learning rate quá nhỏ.

Khi huấn luyện:

Train loss vẫn cao, nghĩa là mô hình chưa học được mối quan hệ.
Validation loss cũng cao vì mô hình không tổng quát hóa tốt.

Đây là ví dụ tiêu biểu của underfitting xuất phát từ cả mô hình lẫn dữ liệu.

Góc nhìn khi làm dự án AI/ML

Trong dự án thực tế, hiện tượng này thường không phải do một nguyên nhân duy nhất. Người làm ML cần xem xét:

Chất lượng dữ liệu: bước tiền xử lý, xử lý thiếu, nhiễu, phân phối.
Thiết kế pipeline: các bước ETL, normalization, feature engineering.
Chọn mô hình: mô hình tuyến tính hay mô hình phi tuyến tùy bài toán.
Tham số huấn luyện: learning rate, optimizer, số epoch.

Những thao tác này thuộc nhóm kiến thức nền mà người học thường gặp trong các giai đoạn Data Engineering (Module 3), Machine Learning cơ bản (Module 4), và tối ưu hóa trong Pre-Deep Learning (Module 5).

Liên hệ kiến thức nền

Trong phần Machine Learning 1–2, các khái niệm như bias, variance, loss function và tối ưu hóa mô hình được xem như nền tảng. Khi hiểu rõ mối quan hệ giữa mô hình – dữ liệu – tham số tối ưu, việc tìm ra nguyên nhân của train loss và validation loss cao trở nên rõ ràng hơn.

Lời khuyên học thuật

Bạn có thể bắt đầu bằng việc:

Thử các mô hình đơn giản rồi tăng độ phức tạp dần.
Kiểm tra lại dữ liệu, đặc biệt các bước tiền xử lý.
Quan sát learning curve để xem mô hình học như thế nào theo thời gian.
Thử nghiệm thêm để hiểu rõ hơn.

Hỏi đáp nhanh

1. Khi train loss và validation loss đều cao, có phải lúc nào cũng là do mô hình yếu không?
Không, đôi khi lỗi đến từ dữ liệu hoặc bước tiền xử lý.

2. Tăng số epoch có làm giảm cả hai loss không?
Có thể, nếu mô hình chưa học đủ; nhưng không đảm bảo.

3. Lựa chọn mô hình phức tạp hơn có thể giải quyết vấn đề này không?
Có thể giúp nếu nguyên nhân là mô hình quá đơn giản.

4. Dữ liệu nhiễu có làm cả train loss và validation loss cao không?
Có, vì mô hình khó tìm quy luật hợp lý từ dữ liệu.

FAQ về chương trình AIO

Q1. Con số 0 thì học nổi không?
Ans: Chỉ cần bạn có thời gian học. Điều quan trọng nhất không phải giỏi hay không, mà là có học đều mỗi ngày. Kiến thức – tài liệu – môi trường đã có team lo. Nếu bạn không có thời gian thì nên cân nhắc.

Q2. Ai dạy AIO?
Ans: Đội admin dạy toàn bộ. Admin trực tiếp hướng dẫn và hỗ trợ mọi câu hỏi của bạn trong suốt quá trình học.

Q3. Admin có “xịn” không?
Ans: Admin đều là người làm nghề thật, mỗi người một cách dạy. Quan trọng là bạn cảm thấy hợp cách truyền đạt. Admin không dám nói xịn, chỉ dạy bằng hết sức.

Q4. AIO có gì khác những nơi khác?
Ans: AIO không phải trung tâm. Đây là dự án học tập cộng đồng, được cải tiến qua từng khóa. Tinh thần của AIO: Cùng nhau học – cùng nhau khổ – cùng nhau lớn. Nếu hợp tinh thần đó, bạn sẽ thấy phù hợp.