Khi Loss Train giảm nhưng Loss Validation tăng

Khi Loss Train giảm nhưng Loss Validation tăng: Mô hình đang gặp vấn đề gì?

Trong quá trình học AI/ML, nhiều người thường gặp tình huống quen thuộc: mô hình chạy ổn ở tập huấn luyện, nhưng sang tập kiểm định thì kết quả lại kém hơn. Cụ thể, loss trên train giảm dần, còn loss trên validation tăng dần. Đây là một trong những hiện tượng gây bối rối khi mới làm việc với mô hình. Bài viết dưới đây phân tích hiện tượng này theo cách dễ hiểu, từ bản chất kỹ thuật cho đến góc nhìn dự án, cùng ví dụ minh họa rõ ràng.

Hiện tượng này có ý nghĩa gì?

Khi loss trên train tiếp tục giảm nhưng loss trên validation tăng, điều này cho thấy:

Mô hình đang ghi nhớ quá mức dữ liệu huấn luyện.
Khả năng khái quát cho dữ liệu mới bị giảm.

Hiện tượng này thường được gọi là overfitting. Trong giai đoạn đầu huấn luyện, mô hình học được quy luật chung. Nhưng khi tiếp tục học quá lâu hoặc quá sâu, mô hình bắt đầu “thuộc lòng” chi tiết không cần thiết trong dữ liệu train, khiến nó mất khả năng xử lý tình huống mới.

Vì sao hiện tượng này xảy ra?

Một số nguyên nhân phổ biến:

Dữ liệu train và validation khác biệt đáng kể về phân phối.
Mô hình có số lượng tham số lớn so với dữ liệu.
Thiếu kỹ thuật regularization hoặc early stopping.
Quá nhiều epoch so với độ phức tạp của bài toán.
Dữ liệu train chưa được làm sạch hoặc chưa đủ đa dạng.

Ví dụ minh họa

Giả sử bạn xây dựng một mô hình dự đoán giá nhà. Nếu mô hình quá phức tạp và chạy quá nhiều epoch:

Trên train, loss giảm rất nhanh và thấp, vì mô hình học được cả những chi tiết nhỏ như “nhà này có cây xoài trước cửa”.
Trên validation, khi gặp những căn nhà không có đặc điểm giống train, mô hình cho ra dự đoán sai lệch và loss tăng.

Điều này cho thấy mô hình không học quy luật chung (như diện tích, vị trí, số phòng) mà học những tín hiệu nhiễu.

Góc nhìn khi làm dự án AI/ML

Trong môi trường dự án thực tế:

Overfitting thường xuất hiện khi dữ liệu không đồng nhất giữa các nguồn.
Đội ML cần phối hợp chặt với Data Engineer để đảm bảo pipeline dữ liệu ổn định, một phần kiến thức được nhắc đến trong các module nền như ETL, hệ thống dữ liệu.
Việc theo dõi loss, metric, phiên bản mô hình thường gắn với MLOps – mạch kiến thức trải dài từ module ML cơ bản đến các module Deep Learning.
Những kỹ thuật giảm overfitting như regularization, dropout, early stopping, augmentation… thường xuất hiện trong các module Deep Learning về layers, initialization, hoặc Computer Vision – nơi dữ liệu hình ảnh dễ bị nhiễu.

Trong dự án lớn, khả năng kiểm soát overfitting ảnh hưởng trực tiếp đến độ tin cậy khi mô hình triển khai thực tế.

Liên hệ kiến thức nền tảng

Hiện tượng loss train giảm – loss validation tăng gắn với nhiều nhóm kiến thức mà người học AI thường tiếp cận, như:

Toán cơ bản và các hàm mất mát trong giai đoạn học nền.
Cách tối ưu và regularization trong nhóm kiến thức Pre-Deep Learning.
Cấu trúc mạng, độ sâu, và vai trò của initialization trong Deep Learning.
MLOps ở các module liên quan đến logging và versioning để theo dõi overfitting theo thời gian huấn luyện.

Việc hiểu overfitting giúp người học kết nối nhiều chủ đề lại với nhau, từ dữ liệu đến mô hình và cách triển khai.

Lời khuyên cho người mới bắt đầu

Bạn có thể thử điều chỉnh số epoch và quan sát sự thay đổi của loss.
Thử thêm dropout, tăng dữ liệu hoặc dùng cross-validation để thấy rõ hơn bản chất của overfitting.
Có thể bắt đầu từ các mô hình đơn giản để tìm hiểu cách loss thay đổi qua từng giai đoạn huấn luyện.

Hỏi đáp nhanh về chủ đề

1. Loss train giảm nhưng loss validation tăng có phải lỗi không?
Không, đây là hiện tượng thường gặp và có thể điều chỉnh.

2. Đây có phải dấu hiệu của overfitting?
Có.

3. Mô hình đơn giản có bị overfitting không?
Có, nếu dữ liệu chưa phù hợp hoặc chưa được xử lý tốt.

4. Dừng huấn luyện sớm có giúp hạn chế hiện tượng này không?
Có, early stopping là kỹ thuật thường dùng.

FAQ về 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 Loss Train giảm nhưng Loss Validation tăng