Nội dung bài viết
© 2025 AI VIET NAM. All rights reserved.
Tác giả: AI VIET NAM (AI VIET NAM)
Keywords: Learning Curve, Loss, Overfitting, Underfitting, Epoch
Trong quá trình luyện mô hình, nhiều bạn gặp tình huống mô hình hoạt động tốt lúc đầu nhưng càng huấn luyện càng “kỳ lạ”: accuracy tăng rồi giảm, loss không ổn định, hoặc trên tập test lại khác xa tập train. Đây là lúc Learning Curve trở thành công cụ trực quan để hiểu chuyện gì đang xảy ra trong suốt quá trình tối ưu.
Learning Curve thường gồm hai đường: Loss train và Loss validation theo số epoch. Bằng cách quan sát sự thay đổi của hai đường này, ta có thể nhận biết mô hình đang học tốt hay gặp vấn đề.
Một số dấu hiệu:
• Overfitting: Loss train tiếp tục giảm đều, nhưng Loss validation dừng giảm và tăng dần. Mô hình học quá kỹ chi tiết của train set, mất khả năng tổng quát hóa.
• Underfitting: Cả Loss train và validation đều cao, hoặc giảm nhưng dừng trước khi đạt mức đủ thấp. Mô hình thiếu độ phức tạp hoặc dữ liệu chưa được xử lý phù hợp.
• Learning tốt: Loss train và validation giảm đồng đều, khoảng cách giữa hai đường không quá lớn.
Giả sử bạn huấn luyện một mô hình phân loại hình ảnh đơn giản. Khi quan sát Learning Curve:
• Tập train giảm rất nhanh xuống mức thấp.
• Tập validation giảm lúc đầu nhưng sau khoảng epoch 10 lại tăng nhẹ.
Ở trường hợp này, mô hình có xu hướng overfitting. Một số cách tiếp cận thường dùng trong các bài toán ở Module Deep Learning gồm regularization, dropout, data augmentation hoặc early stopping.
Trong dự án thực tế, việc đọc Learning Curve là bước quan trọng để quyết định hướng tối ưu. Nhóm ML thường kiểm tra:
• Mức độ sai lệch giữa train–validation.
• Số epoch cần thiết để mô hình dừng học.
• Ảnh hưởng của các kỹ thuật tối ưu và preprocessing.
Những quyết định như thay đổi kiến trúc, chuẩn hóa dữ liệu (liên quan Module 3), thử thuật toán mới (liên quan Module 4–7), hoặc điều chỉnh hyperparameters đều dựa nhiều vào quan sát đồ thị này.
Trong các nhóm kiến thức nền của người học AI, Learning Curve thường xuất hiện từ giai đoạn Machine Learning cơ bản (regression, classification – Module 4) và tiếp tục được dùng nhiều khi đi vào Deep Learning (Module 7–8). Đây là một trong những kỹ thuật nền tảng giúp đánh giá khả năng tổng quát hóa của mô hình.
Bạn có thể bắt đầu bằng việc vẽ Learning Curve trên các bài toán nhỏ để quan sát các thay đổi. Sự ổn định của đường loss và khoảng cách giữa hai đường là những yếu tố quan trọng để hiểu tiến trình học.
Learning Curve có thể dùng để phát hiện overfitting không?
Có, khoảng cách lớn giữa train–validation là dấu hiệu rõ.
Learning Curve có thể cho biết mô hình quá đơn giản không?
Có, khi cả hai đường đều cao và khó giảm.
Learning Curve có thay cho evaluation metrics được không?
Không, metrics vẫn cần để đánh giá chất lượng mô hình.
Tăng dữ liệu có thể cải thiện Learning Curve không?
Có, đặc biệt trong trường hợp overfitting.
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.
