Hiện tượng một mô hình mạng nơ-ron sâu hoạt động rất tốt trên tập dữ liệu huấn luyện (training data) nhưng lại cho kết quả rất tệ trên dữ liệu kiểm thử mới (test data) là biểu hiện điển hình của lỗi quá khớp (overfitting).

• Phương pháp Dropout (Lựa chọn C): Đây là kỹ thuật phổ biến và hiệu quả nhất đối với mạng nơ-ron để chống quá khớp. Kỹ thuật này hoạt động bằng cách loại bỏ ngẫu nhiên một tỷ lệ phần trăm nhất định các nơ-ron trong quá trình huấn luyện của mỗi step, buộc mạng nơ-ron không được phụ thuộc quá nhiều vào bất kỳ mối liên kết cụ thể nào và học được các đặc trưng mang tính tổng quát hơn, từ đó cải thiện khả năng dự đoán trên dữ liệu mới.

(Đáp án được gợi ý bởi AI)