Underfitting

Underfitting xảy ra khi một mô hình học máy quá đơn giản để nắm bắt các xu hướng cơ bản của dữ liệu mà nó được huấn luyện. Sự thiếu sót này dẫn đến hiệu suất kém không chỉ trên dữ liệu chưa từng thấy mà ngay cả trên chính dữ liệu huấn luyện. Underfitting xảy ra khi mô hình thiếu độ phức tạp cần thiết để biểu diễn chính xác dữ liệu. Điều này có thể do độ phức tạp của mô hình chưa đủ, thời gian huấn luyện chưa đủ dài, hoặc lựa chọn đặc trưng chưa phù hợp. Khác với overfitting, khi mô hình học cả nhiễu và chi tiết đặc thù của dữ liệu huấn luyện, underfitting là việc mô hình không học được quy luật cơ bản, dẫn đến độ lệch cao và phương sai thấp.

Nguyên nhân gây Underfitting

1. Độ phức tạp của mô hình
   Một mô hình quá đơn giản so với dữ liệu sẽ không thể nắm bắt được các yếu tố phức tạp cần thiết cho việc học hiệu quả. Ví dụ, sử dụng hồi quy tuyến tính cho dữ liệu có mối quan hệ phi tuyến có thể dẫn đến underfitting.

2. Thời gian huấn luyện hạn chế
   Thời gian huấn luyện không đủ có thể khiến mô hình không học đầy đủ các mẫu từ dữ liệu.

3. Lựa chọn đặc trưng
   Chọn các đặc trưng không đại diện tốt cho dữ liệu có thể dẫn đến underfitting. Mô hình có thể bỏ lỡ các yếu tố quan trọng không được phản ánh qua các đặc trưng này.

4. Regularization
   Regularization quá mức có thể làm cho mô hình trở nên quá đơn giản bằng cách phạt độ phức tạp, từ đó hạn chế khả năng học hỏi từ dữ liệu.

5. Thiếu dữ liệu
   Bộ dữ liệu huấn luyện quá nhỏ có thể không cung cấp đủ thông tin để mô hình học tốt phân phối dữ liệu.

Tại sao Underfitting lại quan trọng?

Xác định underfitting rất quan trọng vì nó dẫn đến các mô hình không thể tổng quát hóa cho dữ liệu mới, khiến chúng không hiệu quả trong các ứng dụng thực tế như phân tích dự đoán hoặc phân loại. Các mô hình như vậy đưa ra các dự đoán thiếu tin cậy, ảnh hưởng tiêu cực đến quá trình ra quyết định, đặc biệt trong các ứng dụng AI như chatbot và hệ thống tự động hóa.

Ví dụ và Trường hợp sử dụng

Ví dụ 1: Hồi quy tuyến tính trên dữ liệu phi tuyến

Giả sử có một bộ dữ liệu với mối quan hệ đa thức giữa đầu vào và đầu ra. Sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản có thể dẫn đến underfitting vì giả định của mô hình không phù hợp với phân phối thực tế của dữ liệu.

Ví dụ 2: Chatbot AI

Một chatbot AI được huấn luyện với mô hình bị underfit có thể không hiểu được sắc thái trong đầu vào của người dùng, dẫn đến các phản hồi chung chung và thường không chính xác. Sự thiếu sót này xuất phát từ việc không học được sự đa dạng của ngôn ngữ trong dữ liệu huấn luyện.

Ví dụ 3: Hệ thống ra quyết định tự động

Trong các hệ thống ra quyết định tự động, underfitting có thể dẫn đến hiệu suất kém vì hệ thống không thể dự đoán chính xác kết quả từ dữ liệu đầu vào. Điều này đặc biệt nghiêm trọng trong các lĩnh vực như tài chính hoặc y tế, nơi các quyết định dựa trên dự đoán thiếu chính xác có thể gây hệ quả lớn.

Làm thế nào để khắc phục Underfitting

1. Tăng độ phức tạp của mô hình
   Chuyển sang một mô hình phức tạp hơn, chẳng hạn từ hồi quy tuyến tính sang cây quyết định hoặc mạng nơ-ron, có thể giúp mô hình nắm bắt được sự phức tạp trong dữ liệu.

2. Kỹ thuật trích xuất đặc trưng (Feature Engineering)
   Cải thiện quá trình trích xuất đặc trưng bằng cách thêm các đặc trưng liên quan hoặc biến đổi các đặc trưng hiện tại giúp mô hình biểu diễn dữ liệu tốt hơn.

3. Kéo dài thời gian huấn luyện
   Tăng số vòng lặp huấn luyện hoặc số epoch có thể giúp mô hình học các mẫu dữ liệu tốt hơn, với điều kiện cần giám sát việc overfitting.

4. Giảm regularization
   Nếu đang sử dụng các kỹ thuật regularization, hãy cân nhắc giảm cường độ để mô hình linh hoạt hơn trong việc học từ dữ liệu.

5. Thu thập thêm dữ liệu
   Mở rộng bộ dữ liệu giúp mô hình có thêm thông tin để học các quy luật cơ bản hiệu quả hơn. Các kỹ thuật như tăng cường dữ liệu (data augmentation) cũng có thể mô phỏng thêm các điểm dữ liệu mới.

6. Điều chỉnh siêu tham số (Hyperparameter tuning)
   Tối ưu các siêu tham số như learning rate hoặc batch size đôi khi giúp cải thiện khả năng học của mô hình.

Kỹ thuật phòng tránh Underfitting

1. Cross-Validation
   Sử dụng k-fold cross-validation giúp đảm bảo mô hình hoạt động tốt trên nhiều tập con khác nhau của dữ liệu, không chỉ trên tập huấn luyện.

2. Lựa chọn mô hình
   Đánh giá nhiều mô hình khác nhau và chọn mô hình cân bằng phù hợp giữa bias và variance để phòng tránh underfitting.

3. Tăng cường dữ liệu (Data Augmentation)
   Với các tác vụ như nhận diện ảnh, các kỹ thuật như xoay, phóng to, lật ảnh có thể tạo thêm mẫu huấn luyện, giúp mô hình học hiệu quả hơn.

Trade-off giữa Bias và Variance

Underfitting thường liên quan đến bias cao và variance thấp. Trade-off giữa bias và variance là một khái niệm nền tảng trong học máy, mô tả sự đánh đổi giữa khả năng của mô hình trong việc giảm thiểu độ lệch (lỗi do giả định quá đơn giản) và phương sai (lỗi do quá nhạy cảm với biến động trong dữ liệu huấn luyện). Để đạt được mô hình phù hợp, cần tìm được sự cân bằng giữa hai yếu tố này, đảm bảo mô hình không bị underfitting cũng như overfitting.

Nghiên cứu về Underfitting trong huấn luyện AI

Underfitting trong huấn luyện AI là một khái niệm quan trọng đề cập đến việc mô hình không thể nắm bắt xu hướng cơ bản của dữ liệu, dẫn đến hiệu suất kém trên cả dữ liệu huấn luyện và dữ liệu chưa thấy. Dưới đây là một số bài báo khoa học phân tích các khía cạnh khác nhau của underfitting, cung cấp góc nhìn về nguyên nhân, tác động và giải pháp tiềm năng.

1. Undecidability of Underfitting in Learning Algorithms
   Tác giả: Sonia Sehra, David Flores, George D. Montanez
   Bài báo này trình bày góc nhìn lý thuyết thông tin về underfitting và overfitting trong học máy. Các tác giả chứng minh rằng không thể quyết định được liệu một thuật toán học sẽ luôn underfit một tập dữ liệu, ngay cả khi thời gian huấn luyện là vô hạn. Kết quả này nhấn mạnh sự phức tạp trong việc đảm bảo mô hình phù hợp. Nghiên cứu đề nghị tiếp tục khám phá các chiến lược dựa trên lý thuyết thông tin và xác suất để giới hạn mức độ phù hợp của thuật toán học. Đọc thêm

2. Adversary ML Resilience in Autonomous Driving Through Human-Centered Perception Mechanisms
   Tác giả: Aakriti Shah
   Nghiên cứu này phân tích tác động của các cuộc tấn công adversarial lên xe tự hành và độ chính xác phân loại của chúng. Nghiên cứu nêu bật những khó khăn của cả overfitting và underfitting, khi mô hình hoặc chỉ ghi nhớ dữ liệu mà không tổng quát hóa, hoặc không học đủ tốt. Các mô hình học máy được đánh giá dựa trên các bộ dữ liệu biển báo đường và hình học, nhấn mạnh sự cần thiết của các kỹ thuật huấn luyện vững chắc như huấn luyện đối kháng (adversarial training) và học chuyển giao (transfer learning) để cải thiện khả năng tổng quát và chống chịu. Đọc thêm

3. Overfitting or Underfitting? Understand Robustness Drop in Adversarial Training
   Tác giả: Zichao Li, Liyuan Liu, Chengyu Dong, Jingbo Shang
   Bài báo này nghiên cứu sự suy giảm độ vững chắc sau khi huấn luyện đối kháng kéo dài, nguyên nhân thường được cho là do overfitting. Các tác giả lập luận rằng điều này là do underfitting trong tạo nhiễu, khi các nhiễu sinh ra không còn hiệu quả. Bằng cách giới thiệu APART, một khung huấn luyện đối kháng thích ứng, nghiên cứu cho thấy việc tăng cường nhiễu có thể ngăn ngừa sự suy giảm độ vững chắc, đồng thời mang lại quá trình huấn luyện hiệu quả hơn. Đọc thêm