Vì sao cần giữ cố định seed và pipeline tiền xử lý khi thử nhiều kiến trúc Deep Learning?

Seed là gì và vì sao cần cố định?

Người mới thường gặp tình huống: thay đổi kiến trúc mô hình nhưng kết quả lên xuống thất thường, khó biết mô hình nào tốt hơn. Phần lớn không đến từ kiến trúc mà xuất phát từ việc seed và pipeline tiền xử lý thay đổi giữa các lần chạy. Điều này khiến việc so sánh trở nên thiếu nhất quán. Dưới đây là cách nhìn rõ ràng hơn về vấn đề này.

Trong nhiều thư viện ML/DL, seed là giá trị giúp xác định lại các thao tác ngẫu nhiên như:

Khởi tạo trọng số ban đầu
Chia train/validation
Data augmentation có tính ngẫu nhiên
Shuffle dữ liệu

Khi seed thay đổi, mô hình cũng bắt đầu từ một điểm khác trong không gian tham số. Việc này khiến kết quả biến thiên, dù kiến trúc không đổi. Giữ seed cố định giúp đảm bảo: nếu bạn thay đổi kiến trúc, sự khác biệt duy nhất nằm ở chính kiến trúc, không phải ở dữ liệu hay các tham số ngẫu nhiên. Trong các module Deep Learning cơ bản (Module 7–8), phần tối ưu hóa và khởi tạo trọng số cũng thường nhấn mạnh tính ổn định của đường học, và seed chính là nền tảng để đảm bảo tính ổn định đó.

Ý nghĩa của việc cố định pipeline tiền xử lý

Pipeline tiền xử lý (preprocessing) gồm:

Chuẩn hóa dữ liệu
Resize / crop hình (với bài toán computer vision – Module 9)
Tokenization, tách từ (với NLP – Module 10)
Xử lý dữ liệu thiếu, chuẩn hóa dạng bảng (Module 3 – Data Analysis)

Nếu mỗi lần chạy mô hình bạn thay đổi quy trình tiền xử lý hoặc tham số nhỏ như độ lớn ảnh, cách augment, cách tokenize, thì mô hình đang được huấn luyện trên các phiên bản dữ liệu khác nhau. Kết quả bị tác động mạnh, và khó biết liệu kiến trúc mới thật sự tốt hơn hay chỉ tốt trong điều kiện dữ liệu mới. Cố định pipeline tạo ra một “mặt bằng chung” để nghiệm thu mô hình. Khi đó, thay đổi kiến trúc là thay đổi duy nhất cần đánh giá.

Ví dụ thực tế

Giả sử bạn xây dựng hệ thống phân loại ảnh chó/mèo:

Lần 1 dùng mô hình CNN cơ bản
Lần 2 thử ResNet-50

Nếu lần 2 tình cờ thay đổi augment (ví dụ: xoay ảnh mạnh hơn), kết quả tăng lên không hẳn vì ResNet tốt hơn, mà do dữ liệu đa dạng hơn giúp mô hình học dễ hơn. Tương tự, nếu seed thay đổi dẫn đến chia dữ liệu train/val khác, độ khó của tập validation thay đổi và đánh giá bị lệch. Giữ seed và pipeline cố định giúp bạn so sánh đúng bản chất hai kiến trúc.

Góc nhìn từ dự án thực tế

Trong các dự án AI/ML, quy trình đánh giá mô hình cần tính nhất quán. Đội kỹ thuật thường:

Cố định seed trong config chung
Cố định toàn bộ pipeline dữ liệu
Ghi log, versioning bằng MLOps (như các nội dung rải rác từ Module 4–12)

Nhờ vậy, khi một mô hình cải thiện, họ biết rằng cải thiện đó đến từ thay đổi mô hình hoặc tham số mà họ chủ động điều chỉnh, không phải ngẫu nhiên.

Liên hệ kiến thức nền

Các bước tiền xử lý thường gắn liền với tư duy Data Engineering (Module 3).
Khởi tạo và tối ưu mô hình nằm trong nền tảng Deep Learning (Module 7).
Các tác vụ NLP/CV khi triển khai thực tế yêu cầu pipeline ổn định (Module 9–10).
Việc theo dõi thí nghiệm và đảm bảo tính nhất quán thuộc về MLOps, xuyên suốt nhiều module sau.

Gợi ý cho người mới

Bạn có thể bắt đầu bằng cách cố định seed và ghi lại toàn bộ pipeline xử lý dữ liệu khi thử nghiệm mô hình. Sau đó, chỉ thay một yếu tố duy nhất mỗi lần, để thấy rõ tác động của từng thay đổi.

Hỏi đáp nhanh về chủ đề

Có cần cố định seed khi so sánh nhiều mô hình không?
Có, vì seed đảm bảo kết quả không bị thay đổi bởi ngẫu nhiên.

Pipeline tiền xử lý có thể thay đổi giữa các lần thử không?
Không, nếu mục tiêu là so sánh công bằng giữa các kiến trúc.

Giữ seed cố định có giúp tái lập kết quả không?
Có, vì mọi thao tác ngẫu nhiên được kiểm soát.

Chỉ cần cố định seed là đủ chưa?
Chưa, pipeline tiền xử lý cũng cần giữ nguyên.

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.