Chương 1: Tổng quan về Vòng đời Huấn luyện Mô hình AI

Quá trình huấn luyện một mô hình Trí tuệ Nhân tạo (AI) không đơn thuần là một hoạt động kỹ thuật mà là một vòng đời phức tạp, mang tính lặp lại và có cấu trúc. Để xây dựng các mô hình có khả năng hoạt động hiệu quả và có thể khái quát hóa tốt trong các ứng dụng thực tế, việc nắm vững các khái niệm nền tảng là một yêu cầu bắt buộc. Một nền tảng kiến thức vững chắc cho phép các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư học máy không chỉ thực hiện các tác vụ một cách cơ học mà còn có thể chẩn đoán, khắc phục sự cố, và tối ưu hóa mô hình một cách có hệ thống. Sự hiểu biết sâu sắc này là chìa khóa để đối phó với những vấn đề phổ biến nhưng nghiêm trọng như thiếu khớp (underfitting) và quá khớp (overfitting), những rào cản chính ngăn cản mô hình đạt được hiệu suất tối ưu.  

Vòng đời huấn luyện mô hình AI có thể được phân thành các giai đoạn cốt lõi, mỗi giai đoạn đều có vai trò riêng biệt và ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả cuối cùng. Giai đoạn đầu tiên và quan trọng nhất là Chuẩn bị Dữ liệu, bởi lẽ chất lượng dữ liệu đầu vào quyết định phần lớn hiệu suất của mô hình. Trong giai đoạn này, dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, được làm sạch để loại bỏ nhiễu và các giá trị không nhất quán, sau đó được tiền xử lý và gán nhãn một cách cẩn thận.  

Tiếp theo là giai đoạn Lựa chọn Mô hình và Cấu hình Tham số. Tại đây, các chuyên gia lựa chọn thuật toán AI phù hợp nhất với bài toán đang giải quyết (ví dụ: Mạng tích chập – CNN cho xử lý hình ảnh, Mạng hồi quy – RNN cho dữ liệu chuỗi) và thiết lập các siêu tham số ban đầu như tốc độ học (learning rate) và kích thước lô (batch size). Giai đoạn thứ ba là  

Huấn luyện và Tối ưu hóa, một quá trình lặp lại, trong đó mô hình học từ dữ liệu để dần dần giảm thiểu sai số. Cuối cùng, mô hình được  

Đánh giá và Triển khai bằng cách kiểm tra hiệu suất của nó trên dữ liệu hoàn toàn mới và đưa vào ứng dụng thực tế.  

Báo cáo này được cấu trúc để đi sâu vào từng khái niệm cốt lõi trong quy trình trên. Chúng tôi sẽ bắt đầu với nền tảng của mọi mô hình AI: dữ liệu, sau đó khám phá các cơ chế học lặp, các thuật toán tối ưu hóa, và cuối cùng là các kỹ thuật nâng cao để chẩn đoán và giải quyết các vấn đề hiệu suất. Cách tiếp cận này sẽ cung cấp một bức tranh toàn diện, từ tổng thể đến chi tiết, giúp người đọc không chỉ hiểu được các khái niệm một cách riêng lẻ mà còn nắm bắt được mối liên hệ chặt chẽ giữa chúng, tạo thành một hệ thống đồng bộ và hiệu quả trong việc huấn luyện AI.

Chương 2: Nền tảng Dữ liệu – Training, Validation, và Test Sets

Trong học máy, cách thức dữ liệu được phân chia có thể quyết định thành bại của một mô hình. Việc phân tách dữ liệu thành ba tập con riêng biệt—tập huấn luyện (training set), tập thẩm định (validation set) và tập kiểm tra (test set)—là một phương pháp tiêu chuẩn nhằm đảm bảo quá trình phát triển mô hình diễn ra một cách khách quan và có hệ thống.  

2.1. Tập Training (Tập huấn luyện)

Tập huấn luyện là phần lớn nhất của bộ dữ liệu và đóng vai trò trung tâm trong quá trình học của mô hình. Đây là nơi mô hình trực tiếp học các mẫu, mối quan hệ và đặc trưng từ các ví dụ đã được gán nhãn. Các thuật toán học máy sử dụng tập huấn luyện để điều chỉnh các tham số nội tại, chẳng hạn như trọng số và độ lệch, nhằm tối thiểu hóa sai số dự đoán. Một tập huấn luyện có kích thước lớn và đa dạng là yếu tố then chốt để mô hình học được các quy tắc tổng quát thay vì chỉ học thuộc lòng các ví dụ cụ thể, từ đó tránh được hiện tượng thiên vị và quá khớp.  

2.2. Tập Validation (Tập thẩm định)

Tập thẩm định là một tập con riêng biệt được sử dụng trong suốt giai đoạn huấn luyện và phát triển mô hình. Mục đích chính của nó là đóng vai trò như một “điểm kiểm tra” để đánh giá hiệu suất của mô hình trên dữ liệu chưa được thấy trong quá trình huấn luyện. Tập thẩm định đặc biệt quan trọng trong việc tinh chỉnh các siêu tham số của mô hình (ví dụ: tốc độ học, số lượng lớp) hoặc khi so sánh hiệu suất giữa nhiều mô hình khác nhau. Bằng cách theo dõi hiệu suất của mô hình trên tập thẩm định, các nhà phát triển có thể biết được mô hình đang tổng quát hóa tốt như thế nào và liệu nó có đang bắt đầu quá khớp với tập huấn luyện hay không, từ đó đưa ra tín hiệu dừng sớm phù hợp.  

2.3. Tập Test (Tập kiểm tra)

Khác với hai tập còn lại, tập kiểm tra là một phần dữ liệu được giữ lại một cách cẩn thận và không bao giờ được sử dụng trong bất kỳ giai đoạn nào của quá trình huấn luyện hay tinh chỉnh. Vai trò duy nhất của nó là cung cấp một đánh giá cuối cùng, hoàn toàn khách quan về hiệu suất của mô hình sau khi quá trình huấn luyện và tinh chỉnh đã hoàn tất. Kết quả trên tập kiểm tra là một thước đo đáng tin cậy về khả năng của mô hình khi gặp dữ liệu thực tế, chưa từng thấy trong thế giới bên ngoài.  

2.4. Phân chia ba tập dữ liệu: Lý do và Tỷ lệ phổ biến

Việc phân chia dữ liệu thành ba tập thay vì chỉ hai (huấn luyện và kiểm tra) là một phương pháp tiêu chuẩn trong ngành. Các nguồn tin cho thấy một tỷ lệ phân chia phổ biến là 60% cho tập huấn luyện, 20% cho tập thẩm định và 20% cho tập kiểm tra, mặc dù tỷ lệ này có thể thay đổi tùy thuộc vào kích thước và bản chất của bộ dữ liệu.  

Mục đích cốt lõi của việc này là để duy trì tính khách quan của việc đánh giá cuối cùng và ngăn chặn rủi ro quá khớp. Giả sử chỉ có một tập huấn luyện và một tập kiểm tra. Trong quá trình phát triển, các nhà khoa học dữ liệu sẽ liên tục điều chỉnh siêu tham số và cấu trúc mô hình dựa trên hiệu suất trên tập kiểm tra. Mỗi lần sử dụng tập kiểm tra để tinh chỉnh, mô hình sẽ vô tình “học” được những đặc thù hoặc nhiễu ngẫu nhiên của tập dữ liệu này. Hiện tượng này được gọi là “dạy cho bài kiểm tra” (teaching to the test) và sẽ làm sai lệch kết quả đánh giá cuối cùng, khiến mô hình có vẻ hoạt động tốt trên tập kiểm tra nhưng lại kém hiệu quả khi đối mặt với dữ liệu thực tế hoàn toàn mới.  

Việc sử dụng tập thẩm định giải quyết vấn đề này. Tập thẩm định đóng vai trò là “người kiểm tra” tạm thời, cho phép chúng ta lặp lại việc điều chỉnh và lựa chọn mô hình một cách an toàn mà không làm “ô nhiễm” tập kiểm tra. Tập kiểm tra được giữ lại như một “bài kiểm tra cuối cùng” độc lập, đảm bảo rằng kết quả đánh giá là một ước tính đáng tin cậy về hiệu suất tổng quát hóa của mô hình.  

Bảng 2.1 dưới đây tóm tắt vai trò và đặc điểm của ba tập dữ liệu, làm nổi bật sự khác biệt tinh tế nhưng quan trọng giữa chúng.

Tính năng	Training Set	Validation Set	Test Set
Mục đích	Học mô hình	Tinh chỉnh mô hình và siêu tham số	Đánh giá khách quan cuối cùng
Giai đoạn sử dụng	Giai đoạn huấn luyện	Giai đoạn thẩm định và phát triển	Giai đoạn kiểm tra cuối cùng
Khả năng tiếp xúc với mô hình	Trực tiếp sử dụng	Gián tiếp sử dụng (cho việc tinh chỉnh)	Không bao giờ được sử dụng trong huấn luyện hoặc tinh chỉnh
Nguy cơ quá khớp	Cao (nếu quá nhỏ hoặc bị lạm dụng)	Trung bình	Thấp (nếu được sử dụng đúng cách)

Xuất sang Trang tính

Chương 3: Cơ chế Vòng lặp Huấn luyện – Epoch, Batch Size, và Iteration

Để một mô hình AI có thể học từ dữ liệu, quá trình huấn luyện phải diễn ra theo các vòng lặp có cấu trúc và có thể kiểm soát. Ba khái niệm cốt lõi điều khiển cơ chế này là Epoch, Batch Size và Iteration.

3.1. Epoch (Vòng lặp)

Một epoch là một vòng lặp duy nhất mà mô hình duyệt qua toàn bộ tập dữ liệu huấn luyện để cập nhật các trọng số của nó. Việc huấn luyện một mô hình trong nhiều epoch cho phép các thuật toán tối ưu hóa tinh chỉnh các tham số một cách lặp đi lặp lại. Số lượng epoch là một siêu tham số quan trọng: nếu số epoch quá ít, mô hình có thể chưa học đủ để đạt được hiệu suất tối ưu (thiếu khớp), trong khi nếu số epoch quá nhiều, mô hình có thể bắt đầu học thuộc lòng dữ liệu huấn luyện và mất khả năng khái quát hóa (quá khớp). Các nhà khoa học dữ liệu thường theo dõi hiệu suất trên tập thẩm định và sử dụng các kỹ thuật như dừng sớm để xác định số lượng epoch tối ưu, tức là khi hiệu suất của mô hình trên dữ liệu thẩm định bắt đầu không còn cải thiện hoặc bắt đầu giảm.  

3.2. Batch Size (Kích thước lô)

Batch size là số lượng mẫu dữ liệu được xử lý đồng thời trong một lần chuyển tiếp (forward pass) và một lần truyền ngược (backward pass) qua mạng nơ-ron trước khi các tham số nội tại của mô hình được cập nhật. Việc lựa chọn kích thước lô là một quyết định then chốt, ảnh hưởng trực tiếp đến tốc độ huấn luyện và động lực học của mô hình. Thay vì xử lý toàn bộ tập dữ liệu cùng một lúc, điều này thường tốn kém về mặt tính toán và bộ nhớ, dữ liệu được chia thành các lô nhỏ hơn. Việc lựa chọn một kích thước lô tối ưu thường là một quá trình thử nghiệm và sai sót, với các giá trị phổ biến nằm trong khoảng từ 2 đến 128.  

3.3. Iteration (Lần lặp)

Một iteration là một lần cập nhật trọng số của mô hình sau khi xử lý một lô dữ liệu. Mối quan hệ giữa ba khái niệm này được định nghĩa một cách rõ ràng: một epoch bao gồm một số lượng iteration nhất định. Số lần lặp trong một epoch được tính bằng cách chia tổng số mẫu trong tập huấn luyện cho kích thước lô. Công thức này có thể được biểu diễn như sau:  

Iterations=Batch SizeTổng so^ˊ ma^~u trong Training Set​

Ví dụ, nếu tập huấn luyện có 10.000 mẫu và batch size là 100, thì một epoch sẽ bao gồm 100 lần lặp. Sau 100 lần lặp này, mô hình đã “nhìn” qua tất cả các mẫu trong tập huấn luyện một lần.  

3.4. Tác động của Batch Size lên quá trình huấn luyện

Lựa chọn batch size là một sự cân bằng tinh tế giữa hiệu quả tính toán và chất lượng của ước tính gradient, yếu tố quyết định tốc độ và sự ổn định của quá trình hội tụ.

Một batch size lớn cho phép xử lý dữ liệu song song hiệu quả hơn trên phần cứng chuyên dụng như GPU, giúp mỗi lần lặp diễn ra nhanh hơn. Việc sử dụng nhiều mẫu hơn để tính toán gradient sẽ tạo ra một ước tính gradient chính xác và ổn định hơn. Điều này giúp mô hình hội tụ nhanh chóng theo một đường đi ổn định đến điểm cực tiểu của hàm mất mát. Tuy nhiên, việc này cũng làm giảm số lần cập nhật trọng số trong một epoch, và ước tính gradient quá ổn định có thể khiến mô hình bị mắc kẹt tại các điểm cực tiểu cục bộ không tối ưu, đồng thời có thể dẫn đến hiện tượng quá khớp.  

Ngược lại, một batch size nhỏ (ví dụ: batch size = 1, còn được gọi là Stochastic Gradient Descent) tạo ra các ước tính gradient “nhiễu” hơn. Chính cái nhiễu này lại có thể có lợi, hoạt động như một kỹ thuật chính quy hóa, giúp mô hình thoát ra khỏi các điểm cực tiểu cục bộ và tìm thấy một giải pháp tổng quát hơn trên bề mặt lỗi. Do đó, batch size nhỏ thường giúp mô hình khái quát hóa tốt hơn. Tuy nhiên, nhược điểm là tốc độ huấn luyện có thể chậm hơn do ít khả năng xử lý song song hiệu quả và đường cong hội tụ có thể dao động mạnh.  

Việc tìm ra kích thước lô tối ưu là một quá trình quan trọng trong việc điều chỉnh siêu tham số, đòi hỏi phải cân nhắc giữa tài nguyên phần cứng, tốc độ huấn luyện mong muốn và khả năng khái quát hóa của mô hình cuối cùng.  

Chương 4: Thuật toán Tối ưu hóa – Loss Function và Gradient Descent

Quá trình học của mô hình AI là một nỗ lực nhằm tối thiểu hóa sai số dự đoán. Để đạt được mục tiêu này, mô hình cần hai thành phần cốt lõi: một “la bàn” để đo lường sai số và một “công cụ” để điều chỉnh các tham số dựa trên thước đo đó. Hai thành phần này lần lượt là Hàm mất mát (Loss Function) và Gradient Descent.

4.1. Loss Function (Hàm mất mát)

Hàm mất mát là một công cụ toán học đo lường sự khác biệt giữa giá trị mà mô hình dự đoán và giá trị thực tế (ground truth) của dữ liệu. Mục tiêu của quá trình huấn luyện là giảm thiểu giá trị của hàm này đến mức thấp nhất có thể. Hàm mất mát đóng vai trò như một “kim chỉ nam” cho mô hình, cung cấp một con số định lượng về mức độ “kém” của các dự đoán.  

Có nhiều loại hàm mất mát khác nhau, được lựa chọn tùy thuộc vào bản chất của bài toán.

• Hàm mất mát Hồi quy (Regression Losses): Được sử dụng cho các bài toán dự đoán giá trị liên tục, chẳng hạn như dự đoán giá nhà hoặc giá cổ phiếu. Hai ví dụ phổ biến là:
  • Mean Squared Error (MSE), hay L2 Loss: Tính trung bình của bình phương sai số giữa giá trị dự đoán và giá trị thực tế. MSE phạt các sai số lớn rất nặng, khiến nó nhạy cảm với các giá trị ngoại lai.  
  • Mean Absolute Error (MAE), hay L1 Loss: Tính trung bình của giá trị tuyệt đối sai số. MAE ít nhạy cảm hơn với các giá trị ngoại lai, làm cho nó trở thành một lựa chọn tốt khi dữ liệu có nhiều điểm bất thường.  
• Hàm mất mát Phân loại (Classification Losses): Được sử dụng cho các bài toán dự đoán các giá trị rời rạc hoặc danh mục, chẳng hạn như phân loại hình ảnh (chó hoặc mèo). Một ví dụ phổ biến là   Cross-entropy Loss.  

4.2. Gradient Descent

Sau khi Loss Function đo lường sai số, mô hình cần một cơ chế để điều chỉnh các tham số nhằm giảm thiểu sai số đó. Đây là lúc Gradient Descent phát huy tác dụng. Gradient Descent là một thuật toán tối ưu hóa lặp lại, hoạt động dựa trên nguyên lý đơn giản nhưng mạnh mẽ: nó tìm hướng dốc nhất để “đi xuống” trên bề mặt lỗi.  

• Cơ chế hoạt động: Bề mặt lỗi được hình thành bởi giá trị của hàm mất mát tương ứng với các tổ hợp tham số khác nhau của mô hình. Tại mỗi bước lặp, Gradient Descent tính toán gradient (đạo hàm của hàm mất mát) để xác định hướng mà lỗi tăng nhanh nhất. Sau đó, nó điều chỉnh các tham số (trọng số và độ lệch) theo hướng ngược lại với gradient, di chuyển “xuống dốc” trên bề mặt lỗi. Kích thước của mỗi bước đi được điều chỉnh bởi một siêu tham số quan trọng khác: Tốc độ học (Learning Rate).  
• Các biến thể chính:
  • Batch Gradient Descent (BGD): Sử dụng toàn bộ tập dữ liệu huấn luyện để tính toán gradient và cập nhật trọng số. Ưu điểm là gradient chính xác và ổn định, nhưng nhược điểm là tốn kém về mặt tính toán và không thực tế với các bộ dữ liệu lớn.  
  • Stochastic Gradient Descent (SGD): Cập nhật trọng số sau khi xử lý chỉ một mẫu dữ liệu ngẫu nhiên. Ưu điểm là tốc độ nhanh và tiết kiệm bộ nhớ, nhưng nhược điểm là gradient nhiễu, có thể gây ra đường hội tụ không ổn định. Tuy nhiên, sự “nhiễu” này đôi khi giúp mô hình thoát khỏi các cực tiểu cục bộ.  
  • Mini-Batch Gradient Descent: Phương pháp phổ biến nhất trong học sâu hiện đại, cân bằng giữa hai biến thể trên. Nó tính toán gradient trên một tập hợp con nhỏ của dữ liệu (một “mini-batch”), thường có kích thước từ 32 đến 256 mẫu. Phương pháp này mang lại sự ổn định hơn SGD và hiệu quả tính toán hơn BGD.  

4.3. Mối liên hệ giữa Loss Function, Gradient Descent và Learning Rate

Bộ ba Loss Function, Gradient Descent và Learning Rate tạo thành cơ chế cốt lõi điều khiển quá trình học của mô hình. Loss Function định nghĩa “mục tiêu” bằng cách tạo ra một bề mặt lỗi mà mô hình cần khám phá. Gradient Descent là thuật toán thực hiện việc khám phá đó bằng cách di chuyển trên bề mặt lỗi, luôn đi theo hướng giảm sai số. Cuối cùng, Learning Rate là “kích thước bước” của mỗi lần di chuyển.

Nếu learning rate quá cao, mô hình có thể “nhảy” qua điểm tối ưu, khiến quá trình huấn luyện trở nên không ổn định. Ngược lại, nếu learning rate quá thấp, quá trình học sẽ cực kỳ chậm và có nguy cơ mắc kẹt tại một điểm cực tiểu cục bộ, không thể tìm thấy giải pháp tối ưu hơn. Việc tìm ra một learning rate phù hợp là một trong những thách thức chính trong quá trình điều chỉnh siêu tham số.  

Đặc điểm	Batch Gradient Descent	Stochastic Gradient Descent	Mini-Batch Gradient Descent
Lượng dữ liệu sử dụng	Toàn bộ tập dữ liệu huấn luyện	Một mẫu dữ liệu mỗi lần lặp	Một lô nhỏ (mini-batch) của dữ liệu
Tần suất cập nhật	Một lần mỗi epoch	Một lần mỗi mẫu dữ liệu	Một lần mỗi mini-batch
Hiệu quả tính toán	Tốn kém tài nguyên và bộ nhớ	Hiệu quả cao, tiết kiệm bộ nhớ	Cân bằng tốt, hiệu quả và có thể mở rộng
Tính ổn định của gradient	Rất ổn định, chính xác	Rất nhiễu, dao động mạnh	Khá ổn định, ít dao động hơn SGD
Khả năng thoát cực tiểu cục bộ	Thấp, dễ mắc kẹt	Cao, nhờ vào độ nhiễu	Tốt, cân bằng giữa ổn định và nhiễu

Xuất sang Trang tính

Chương 5: Phân tích và Khắc phục các Vấn đề Huấn luyện

Trong quá trình huấn luyện mô hình, hai vấn đề phổ biến nhất mà các chuyên gia phải đối mặt là quá khớp (overfitting) và thiếu khớp (underfitting). Việc nhận diện và giải quyết chúng là yếu tố quyết định đến khả năng khái quát hóa và hiệu suất thực tế của mô hình.

5.1. Overfitting (Quá khớp) và Underfitting (Thiếu khớp)

• Underfitting (Thiếu khớp): Xảy ra khi mô hình quá đơn giản để nắm bắt các mẫu cơ bản và mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu. Kết quả là mô hình hoạt động kém trên cả tập huấn luyện và tập kiểm tra, cho thấy nó không thể học đủ thông tin từ dữ liệu để đưa ra các dự đoán chính xác.  
• Overfitting (Quá khớp): Xảy ra khi mô hình quá phức tạp, học thuộc lòng cả nhiễu và các chi tiết ngẫu nhiên trong tập huấn luyện. Một mô hình quá khớp sẽ hoạt động rất tốt trên dữ liệu huấn luyện (lỗi thấp) nhưng lại kém hiệu quả đáng kể trên dữ liệu mới (lỗi cao), vì nó đã mất khả năng tổng quát hóa.  

5.2. Nhận biết qua đường cong học tập

Một trong những cách hiệu quả nhất để chẩn đoán hai vấn đề này là thông qua việc phân tích đường cong học tập (learning curves), biểu đồ thể hiện sai số của mô hình trên tập huấn luyện và tập thẩm định theo thời gian (hoặc số epoch).  

• Dấu hiệu Underfitting: Đường cong lỗi của cả tập huấn luyện và tập thẩm định đều cao và gần nhau. Điều này cho thấy mô hình chưa thể nắm bắt được mối quan hệ cơ bản trong dữ liệu ngay cả khi đã học.  
• Dấu hiệu Overfitting: Đường cong lỗi của tập huấn luyện giảm dần đến một giá trị rất thấp, trong khi đường cong lỗi của tập thẩm định ban đầu giảm, sau đó lại bắt đầu tăng lên. Khoảng cách lớn giữa hai đường cong này là dấu hiệu rõ ràng cho thấy mô hình đang học thuộc lòng tập huấn luyện và không còn khái quát hóa tốt nữa.  

5.3. Các chiến lược và kỹ thuật giải quyết

Các giải pháp để khắc phục hai vấn đề này thường đối lập nhau, minh chứng cho sự đánh đổi cơ bản trong học máy: Đánh đổi Độ lệch-Phương sai (Bias-Variance Tradeoff). Thiếu khớp tương ứng với độ lệch cao (high bias) – mô hình quá đơn giản. Quá khớp tương ứng với phương sai cao (high variance) – mô hình quá nhạy cảm với dữ liệu huấn luyện. Mục tiêu là tìm điểm cân bằng, nơi mô hình đủ phức tạp để học các mẫu cần thiết nhưng không quá phức tạp để học cả nhiễu.  

• Giải quyết Underfitting:
  • Tăng độ phức tạp của mô hình: Thêm các lớp ẩn trong mạng nơ-ron, sử dụng thuật toán phức tạp hơn, hoặc thêm các tính năng (features) mới vào dữ liệu.  
  • Giảm mức độ chính quy hóa (Regularization): Giảm các hình phạt regularization để mô hình có thêm sự linh hoạt trong việc khớp với dữ liệu.  
  • Tăng thời gian huấn luyện: Tăng số lượng epoch để mô hình có đủ thời gian để học từ dữ liệu.  
• Giải quyết Overfitting:
  • Đơn giản hóa mô hình: Giảm số lượng tham số hoặc loại bỏ bớt các lớp trong mạng nơ-ron.  
  • Thu thập thêm dữ liệu: Việc có thêm dữ liệu đa dạng sẽ giúp mô hình học được các mẫu tổng quát hơn thay vì học thuộc lòng nhiễu trong một tập dữ liệu nhỏ.  
  • Sử dụng các kỹ thuật chính quy hóa (Regularization): Các kỹ thuật này sẽ được phân tích chi tiết ở chương sau.
  • Sử dụng dừng sớm (Early stopping): Ngừng quá trình huấn luyện khi hiệu suất trên tập thẩm định bắt đầu giảm, ngăn mô hình học thuộc lòng dữ liệu.  

Chương 6: Tối ưu hóa và Cải thiện Hiệu suất Mô hình

Ngoài việc giải quyết các vấn đề cơ bản như quá khớp và thiếu khớp, quá trình huấn luyện còn bao gồm các kỹ thuật tinh chỉnh nâng cao để đẩy hiệu suất mô hình lên mức tối đa.

6.1. Hyperparameter Tuning (Tinh chỉnh siêu tham số)

Siêu tham số là các biến cấu hình được thiết lập trước khi quá trình huấn luyện bắt đầu và điều khiển chính quá trình học của mô hình, chẳng hạn như tốc độ học, kích thước lô, và số epoch. Việc tìm kiếm các giá trị tối ưu cho các siêu tham số này là một bước thiết yếu để mô hình đạt được độ chính xác cao nhất.  

Hai trong số các kỹ thuật phổ biến nhất để thực hiện tinh chỉnh siêu tham số là Grid Search và Random Search.

• Grid Search: Phương pháp này tìm kiếm một cách toàn diện bằng cách thử mọi tổ hợp giá trị trong một “lưới” được xác định trước. Ưu điểm của nó là đảm bảo tìm thấy giải pháp tối ưu trong không gian lưới đã định nghĩa. Tuy nhiên, nhược điểm lớn nhất là nó cực kỳ chậm và tốn kém về mặt tính toán, đặc biệt khi có nhiều siêu tham số hoặc mỗi siêu tham số có nhiều giá trị tiềm năng.  
• Random Search: Phương pháp này lấy mẫu ngẫu nhiên các tổ hợp giá trị từ không gian tham số đã cho. Mặc dù không đảm bảo tìm thấy tổ hợp tối ưu nhất, Random Search thường hiệu quả hơn về mặt tính toán và có thể tìm thấy một giải pháp “đủ tốt” nhanh hơn nhiều so với Grid Search. Lựa chọn giữa hai phương pháp này là một ví dụ điển hình về sự đánh đổi giữa tính toàn diện và hiệu quả. Đối với các không gian siêu tham số lớn, Random Search thường là lựa chọn thực tế hơn.  

Tính năng	Grid Search	Random Search
Phương pháp khám phá	Hệ thống, thử mọi tổ hợp	Ngẫu nhiên, lấy mẫu
Hiệu quả tính toán	Tốn kém và chậm	Hiệu quả và nhanh hơn đáng kể
Yêu cầu kiến thức ban đầu	Cần xác định các giá trị cụ thể cho lưới	Không cần nhiều, có thể khám phá phạm vi rộng
Độ nhạy cảm	Nhạy cảm với các giá trị được chọn cho lưới	Ít nhạy cảm hơn, có khả năng tìm thấy các giá trị tốt hơn

Xuất sang Trang tính

6.2. Regularization (Chính quy hóa)

Chính quy hóa là một nhóm kỹ thuật cốt lõi được thiết kế để chống lại hiện tượng quá khớp bằng cách thêm một “thuật ngữ phạt” vào hàm mất mát của mô hình. Thuật ngữ phạt này khuyến khích mô hình học các trọng số nhỏ hơn, từ đó tạo ra một mô hình đơn giản và tổng quát hóa tốt hơn.  

• L1 (Lasso): Thêm tổng giá trị tuyệt đối của các trọng số vào hàm mất mát. Đặc điểm độc đáo của L1 là nó có thể làm cho một số trọng số bằng 0 , từ đó hiệu quả trong việc lựa chọn tính năng (feature selection) bằng cách loại bỏ các tính năng không quan trọng.  
• L2 (Ridge): Thêm tổng bình phương của các trọng số vào hàm mất mát. L2 khuyến khích các trọng số nhỏ lại nhưng không bao giờ bằng 0. Kỹ thuật này hiệu quả trong việc giảm thiểu hiện tượng đa cộng tuyến và phân tán ảnh hưởng của một tính năng ra khắp các tính năng khác.  
• Dropout: Là một kỹ thuật đặc trưng của mạng nơ-ron, trong đó một số nơ-ron ngẫu nhiên bị “rụng” hoặc bị tắt trong mỗi lần cập nhật trọng số. Điều này buộc mạng phải học các biểu diễn mạnh mẽ hơn, không quá phụ thuộc vào một vài nơ-ron cụ thể, từ đó cải thiện khả năng tổng quát hóa trên dữ liệu mới.  

Kỹ thuật	Cơ chế phạt	Tác động lên trọng số	Mục đích chính	Tính ứng dụng
L1 Regularization	Tổng giá trị tuyệt đối của trọng số	Làm cho một số trọng số bằng 0 (tính thưa thớt)	Lựa chọn tính năng	Phù hợp khi cần mô hình đơn giản, có thể giải thích
L2 Regularization	Tổng bình phương của trọng số	Làm cho tất cả trọng số nhỏ lại, không bằng 0	Giảm độ lớn trọng số và đa cộng tuyến	Phù hợp khi tất cả tính năng đều quan trọng
Dropout	Ngẫu nhiên “rụng” nơ-ron	Giảm sự phụ thuộc vào các nơ-ron cụ thể	Cải thiện khả năng tổng quát hóa trong mạng nơ-ron	Dành riêng cho các mạng nơ-ron

Xuất sang Trang tính

Chương 7: Kết luận và Định hướng Phát triển

Báo cáo này đã cung cấp một cái nhìn tổng quan và phân tích chuyên sâu về các khái niệm cốt lõi trong quá trình huấn luyện mô hình AI, từ nền tảng dữ liệu cho đến các kỹ thuật tối ưu hóa phức tạp. Rõ ràng, việc huấn luyện một mô hình không chỉ là một quá trình kỹ thuật mà là một vòng đời liên tục và mang tính nghệ thuật. Hiệu suất của một mô hình là kết quả tổng hòa của nhiều yếu tố: chất lượng dữ liệu đầu vào, cách thức dữ liệu được phân chia, các siêu tham số được chọn, và các chiến lược tối ưu hóa được áp dụng.

Hiểu được mối quan hệ chặt chẽ giữa các thành phần—từ việc phân tách dữ liệu thành tập huấn luyện, thẩm định và kiểm tra để đảm bảo tính khách quan; đến việc kiểm soát quá trình học lặp thông qua epoch và batch size; và cuối cùng là việc điều khiển thuật toán tối ưu hóa thông qua loss function, gradient descent và learning rate—là chìa khóa để chẩn đoán và giải quyết các vấn đề hiệu suất một cách hiệu quả.  

Quá trình tìm kiếm sự cân bằng tối ưu giữa các tham số và siêu tham số không phải lúc nào cũng dễ dàng và thường đòi hỏi sự thử nghiệm liên tục và kiến thức sâu rộng về lĩnh vực cụ thể. Với sự phát triển nhanh chóng của lĩnh vực AI, các phương pháp mới liên tục xuất hiện để tự động hóa và tối ưu hóa quy trình này. Các hệ thống AutoML (Machine Learning tự động) và các công nghệ mới nổi nhằm cải thiện khả năng tổng quát hóa của mô hình trên các tập dữ liệu đa dạng sẽ là những trọng tâm nghiên cứu và phát triển trong tương lai. Sự tiến bộ này hứa hẹn sẽ làm cho việc xây dựng các mô hình AI hiệu quả trở nên dễ tiếp cận và hiệu quả hơn đối với các chuyên gia trên toàn cầu.