Khi huấn luyện Deep Learning, vì sao nên tách dữ liệu thành Train – Validation

Mở bài: Vấn đề người học hay gặp

Nhiều người mới bắt đầu tiếp cận Deep Learning thường dùng toàn bộ dữ liệu để huấn luyện mô hình vì nghĩ rằng “càng nhiều dữ liệu học càng tốt”. Sau đó mô hình cho kết quả rất cao trên tập huấn luyện nhưng khi đưa vào tình huống thực tế thì sai số tăng mạnh. Đây là hiện tượng khá quen thuộc khi dữ liệu không được tách đúng cách.

Giải thích bản chất

Việc chia dữ liệu thành ba phần giúp mô hình học đúng bản chất thay vì ghi nhớ:

Train set: nơi mô hình học các mẫu, quy luật và mối quan hệ từ dữ liệu.
Validation set: nơi kiểm tra mô hình trong quá trình huấn luyện để điều chỉnh tham số, chọn kiến trúc phù hợp và tránh việc mô hình học quá mức.
Test set: nơi đánh giá chất lượng cuối cùng của mô hình sau khi mọi điều chỉnh đã xong.

Cách chia này giúp hạn chế việc mô hình “thuộc bài”, cho phép đánh giá chính xác mức độ mô hình hoạt động trên dữ liệu mới.

Ví dụ thực tế

Giả sử xây dựng hệ thống nhận diện biển báo giao thông. Nếu chỉ dùng một tập duy nhất để vừa huấn luyện vừa kiểm tra, mô hình có thể ghi nhớ vị trí, góc chụp hay màu sắc của từng biển báo trong tập dữ liệu đó. Khi gặp biển báo từ camera thực tế với ánh sáng khác, mô hình dễ nhầm lẫn. Nhờ có Validation và Test, mô hình được đánh giá theo từng giai đoạn để đảm bảo khả năng tổng quát hóa.

Góc nhìn khi triển khai dự án AI/ML

Trong các dự án thực, việc tách dữ liệu giúp đội ngũ kỹ thuật:

Theo dõi chất lượng mô hình qua từng epoch.
Phát hiện sớm overfitting hoặc underfitting.
Đưa ra quyết định tối ưu hóa kiến trúc hoặc dữ liệu mà không gây sai lệch kết quả đánh giá cuối cùng.
Đảm bảo mô hình sau khi đưa vào hệ thống vẫn ổn định trên dữ liệu thực tế.

Liên hệ kiến thức nền

Cách tách dữ liệu này thường được nhắc đến khi học Machine Learning cơ bản và đi theo xuyên suốt khi tiến lên Deep Learning. Một số phần liên quan trong lộ trình học thuật mà người học AI thường gặp:

Kiến thức tiền đề từ Python – NumPy trong các module đầu (1–2).
Các bước xử lý dữ liệu trong Data Analysis (module 3).
Các khái niệm overfitting, underfitting, loss – metrics từ ML và Pre-Deep Learning (module 4–6).
Cách đánh giá và theo dõi mô hình trong quy trình MLOps.

Gợi ý học thuật

Bạn có thể bắt đầu bằng một bài toán nhỏ, tự chia dữ liệu theo ba phần khác nhau rồi quan sát sự thay đổi trong kết quả đánh giá. Điều này giúp hiểu rõ hơn vai trò của từng tập dữ liệu.

Hỏi đáp nhanh

Có phải lúc nào cũng cần tách thành ba tập? Có, trong hầu hết bài toán thực tế.
Có thể dùng Validation làm Test luôn không? Không, điều đó khiến kết quả đánh giá không khách quan.
Tập Test có dùng trong huấn luyện không? Không, chỉ dùng đánh giá cuối.
Tập Validation có thể cập nhật theo thời gian không? Có, tùy yêu cầu và quy trình dự án.

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.

Khi huấn luyện Deep Learning, vì sao nên tách dữ liệu thành Train – Validation – Test?