13 tháng 3, 2025
Tìm hiểu overfitting là gì trong computer vision và cách ngăn chặn nó bằng cách sử dụng data augmentation, regularization và các mô hình pre-trained.
Các mô hình thị giác máy tính được thiết kế để nhận dạng các mẫu, phát hiện đối tượng và phân tích hình ảnh. Tuy nhiên, hiệu suất của chúng phụ thuộc vào mức độ khái quát hóa đối với dữ liệu chưa thấy. Khái quát hóa là khả năng mô hình hoạt động tốt trên các hình ảnh mới, không chỉ những hình ảnh mà nó đã được huấn luyện. Một vấn đề thường gặp trong việc huấn luyện các mô hình này là quá khớp (overfitting), trong đó mô hình học quá nhiều từ dữ liệu huấn luyện của nó, bao gồm cả nhiễu không cần thiết, thay vì xác định các mẫu có ý nghĩa.
Khi điều này xảy ra, mô hình hoạt động tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng lại gặp khó khăn với các hình ảnh mới. Ví dụ: một mô hình phát hiện đối tượng chỉ được huấn luyện trên các hình ảnh có độ phân giải cao, đủ sáng có thể không thành công khi được cung cấp các hình ảnh bị mờ hoặc có bóng trong điều kiện thực tế. Overfitting (quá khớp) hạn chế khả năng thích ứng của mô hình, hạn chế việc sử dụng nó trong các ứng dụng thực tế như lái xe tự động, chụp ảnh y tế và hệ thống an ninh.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá hiện tượng overfitting là gì, tại sao nó xảy ra và cách ngăn ngừa nó. Chúng ta cũng sẽ xem xét cách các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 giúp giảm overfitting và cải thiện khả năng khái quát hóa.
Quá khớp (Overfitting) xảy ra khi một mô hình ghi nhớ dữ liệu huấn luyện thay vì học các mẫu áp dụng rộng rãi cho các đầu vào mới. Mô hình trở nên quá tập trung vào dữ liệu huấn luyện, vì vậy nó gặp khó khăn với những hình ảnh hoặc tình huống mới mà nó chưa từng thấy trước đây.
Trong thị giác máy tính, hiện tượng quá khớp có thể ảnh hưởng đến các tác vụ khác nhau. Một mô hình phân loại chỉ được huấn luyện trên các hình ảnh sáng, rõ ràng có thể gặp khó khăn trong điều kiện ánh sáng yếu. Một mô hình phát hiện đối tượng học từ những hình ảnh hoàn hảo có thể thất bại trong những cảnh đông đúc hoặc lộn xộn. Tương tự, một mô hình phân vùng thể hiện có thể hoạt động tốt trong các cài đặt được kiểm soát nhưng gặp khó khăn với bóng hoặc các đối tượng chồng chéo.
Điều này trở thành một vấn đề trong các ứng dụng AI thực tế, nơi các mô hình phải có khả năng khái quát hóa vượt ra ngoài các điều kiện huấn luyện được kiểm soát. Ví dụ: xe tự lái phải có khả năng phát hiện người đi bộ trong các điều kiện ánh sáng, thời tiết và môi trường khác nhau. Một mô hình phù hợp quá mức với bộ huấn luyện của nó sẽ không hoạt động đáng tin cậy trong các tình huống khó đoán như vậy.
Quá khớp (Overfitting) thường xảy ra do tập dữ liệu không cân bằng, độ phức tạp quá mức của mô hình và huấn luyện quá mức. Dưới đây là những nguyên nhân chính:
Một cách tiếp cận cân bằng tốt đối với độ phức tạp của mô hình, chất lượng tập dữ liệu và kỹ thuật huấn luyện đảm bảo khả năng khái quát hóa tốt hơn.
Quá khớp (Overfitting) và thiếu khớp (underfitting) là hai vấn đề hoàn toàn trái ngược nhau trong học sâu.
Quá khớp (Overfitting) xảy ra khi một mô hình quá phức tạp, khiến nó tập trung quá mức vào dữ liệu huấn luyện. Thay vì học các mẫu chung, nó ghi nhớ các chi tiết nhỏ, thậm chí cả những chi tiết không liên quan như nhiễu nền. Điều này khiến mô hình hoạt động tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng lại gặp khó khăn với hình ảnh mới, có nghĩa là nó chưa thực sự học được cách nhận dạng các mẫu áp dụng trong các tình huống khác nhau.
Underfitting xảy ra khi một mô hình quá đơn giản, do đó bỏ lỡ các mẫu quan trọng trong dữ liệu. Điều này có thể xảy ra khi mô hình có quá ít lớp, không đủ thời gian huấn luyện hoặc dữ liệu bị hạn chế. Kết quả là, nó không nhận ra các mẫu quan trọng và đưa ra các dự đoán không chính xác. Điều này dẫn đến hiệu suất kém trên cả dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm tra vì mô hình chưa học đủ để hiểu đúng nhiệm vụ.
Một mô hình được huấn luyện tốt sẽ tìm thấy sự cân bằng giữa độ phức tạp và khả năng khái quát hóa. Nó phải đủ phức tạp để học các mẫu liên quan nhưng không quá phức tạp đến mức nó ghi nhớ dữ liệu thay vì nhận ra các mối quan hệ cơ bản.
Dưới đây là một số dấu hiệu cho thấy mô hình đang bị overfitting (quá khớp):
Để đảm bảo mô hình khái quát hóa tốt, nó cần được kiểm tra trên các bộ dữ liệu đa dạng phản ánh các điều kiện thực tế.
Quá khớp (Overfitting) không phải là không thể tránh khỏi và có thể được ngăn chặn. Với các kỹ thuật phù hợp, các mô hình thị giác máy tính có thể học các mẫu chung thay vì ghi nhớ dữ liệu huấn luyện, giúp chúng đáng tin cậy hơn trong các ứng dụng thực tế.
Dưới đây là năm chiến lược chính để ngăn ngừa tình trạng overfitting (quá khớp) trong computer vision.
Cách tốt nhất để giúp một mô hình hoạt động tốt trên dữ liệu mới là mở rộng bộ dữ liệu bằng cách sử dụng tăng cường dữ liệu và dữ liệu tổng hợp. Dữ liệu tổng hợp được tạo ra bằng máy tính thay vì thu thập từ hình ảnh thế giới thực. Nó giúp lấp đầy những khoảng trống khi không có đủ dữ liệu thực.
Tăng cường dữ liệu thay đổi một chút các hình ảnh hiện có bằng cách lật, xoay, cắt hoặc điều chỉnh độ sáng, do đó mô hình không chỉ ghi nhớ các chi tiết mà còn học cách nhận dạng các đối tượng trong các tình huống khác nhau.
Dữ liệu tổng hợp rất hữu ích khi khó lấy được hình ảnh thực. Ví dụ: các mô hình xe tự lái có thể huấn luyện trên các cảnh đường phố do máy tính tạo ra để học cách phát hiện các đối tượng trong các điều kiện thời tiết và ánh sáng khác nhau. Điều này làm cho mô hình linh hoạt và đáng tin cậy hơn mà không cần hàng nghìn hình ảnh thực tế.
Một mạng nơ-ron sâu, là một loại mô hình học máy có nhiều lớp xử lý dữ liệu thay vì một lớp duy nhất, không phải lúc nào cũng tốt hơn. Khi một mô hình có quá nhiều lớp hoặc tham số, nó sẽ ghi nhớ dữ liệu huấn luyện thay vì nhận ra các mẫu rộng hơn. Giảm sự phức tạp không cần thiết có thể giúp ngăn ngừa tình trạng quá khớp.
Để đạt được điều này, một cách tiếp cận là tỉa bớt, loại bỏ các neuron và kết nối dư thừa, làm cho mô hình tinh gọn và hiệu quả hơn.
Một cách khác là đơn giản hóa kiến trúc bằng cách giảm số lượng lớp hoặc nơ-ron. Các mô hình được huấn luyện trước như YOLO11 được thiết kế để khái quát hóa tốt trên các tác vụ với ít tham số hơn, giúp chúng có khả năng chống lại việc khớp quá mức hơn là huấn luyện một mô hình sâu từ đầu.
Việc tìm kiếm sự cân bằng phù hợp giữa độ sâu và hiệu quả của mô hình giúp mô hình học được các mẫu hữu ích mà không chỉ ghi nhớ dữ liệu huấn luyện.
Các kỹ thuật chính quy hóa ngăn các mô hình trở nên quá phụ thuộc vào các tính năng cụ thể trong dữ liệu huấn luyện. Dưới đây là một vài kỹ thuật thường được sử dụng:
Các kỹ thuật này giúp duy trì tính linh hoạt và khả năng thích ứng của mô hình, giảm nguy cơ overfitting đồng thời vẫn giữ được độ chính xác.
Để ngăn chặn tình trạng quá khớp, điều quan trọng là phải theo dõi cách mô hình học và đảm bảo nó khái quát hóa tốt cho dữ liệu mới. Dưới đây là một vài kỹ thuật để giúp bạn thực hiện việc này:
Các kỹ thuật này giúp mô hình duy trì sự cân bằng để nó học đủ để chính xác mà không trở nên quá tập trung vào dữ liệu huấn luyện.
Thay vì huấn luyện từ đầu, việc sử dụng các mô hình đã được huấn luyện trước như YOLO11 có thể giảm thiểu tình trạng overfitting. YOLO11 được huấn luyện trên các bộ dữ liệu quy mô lớn, cho phép nó khái quát hóa tốt trong các điều kiện khác nhau.
Tinh chỉnh một mô hình đã được huấn luyện trước giúp nó giữ lại những gì nó đã biết trong khi học các tác vụ mới, vì vậy nó không chỉ ghi nhớ dữ liệu huấn luyện.
Ngoài ra, đảm bảo ghi nhãn bộ dữ liệu chất lượng cao là điều cần thiết. Dữ liệu bị gắn nhãn sai hoặc không cân bằng có thể khiến các mô hình học các mẫu không chính xác. Làm sạch bộ dữ liệu, sửa hình ảnh bị gắn nhãn sai và cân bằng các lớp giúp cải thiện độ chính xác và giảm nguy cơ overfitting. Một phương pháp hiệu quả khác là huấn luyện đối nghịch, trong đó mô hình được tiếp xúc với các ví dụ hơi khác hoặc khó khăn hơn được thiết kế để kiểm tra giới hạn của nó.
Quá khớp (Overfitting) là một vấn đề phổ biến trong thị giác máy tính. Một mô hình có thể hoạt động tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng lại gặp khó khăn với hình ảnh thực tế. Để tránh điều này, các kỹ thuật như tăng cường dữ liệu, điều chuẩn hóa và sử dụng các mô hình được huấn luyện trước như YOLO11 giúp cải thiện độ chính xác và khả năng thích ứng.
Bằng cách áp dụng các phương pháp này, các mô hình AI có thể duy trì độ tin cậy và hoạt động tốt trong các môi trường khác nhau. Khi học sâu được cải thiện, việc đảm bảo các mô hình khái quát hóa đúng cách sẽ là chìa khóa cho sự thành công của AI trong thế giới thực.
Tham gia cộng đồng đang phát triển của chúng tôi! Khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu thêm về AI. Bạn đã sẵn sàng bắt đầu các dự án thị giác máy tính của riêng mình chưa? Hãy xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi. Khám phá Vision AI trong xe tự lái và AI trong chăm sóc sức khỏe bằng cách truy cập các trang giải pháp của chúng tôi!
