Đọc learning curve và chọn đúng hành động Diagram

Chẩn đoán đơn giản nhất

• Train tốt, validation kém → overfitting
• Train kém, validation kém → underfitting
• Hai đường cùng giảm rồi phẳng → đang đi đúng

Loss và accuracy không nói cùng một chuyện

• Loss liên tục, accuracy rời rạc
• Loss có thể giảm trong khi accuracy chưa đổi
• Loss là objective để tối ưu, accuracy là metric để báo cáo

Hội tụ không đồng nghĩa tốt

• Một model underfit vẫn hội tụ, chỉ là hội tụ ở loss cao
• Optimization convergence khác generalization
• Luôn cần validation metric để kết luận