Overfitting: train 100%, test 70%

Quá khớp (overfitting) là khi mô hình học thuộc tập huấn luyện nhưng kém trên dữ liệu mới. Ví dụ trên 40 thư mẫu: sau 500 bước, độ đúng train = 100% nhưng test = 70% — khoảng cách 30 điểm phần trăm là dấu hiệu đỏ.

Điều này không có nghĩa code sai; thường do mô hình quá linh hoạt so với lượng dữ liệu, hoặc huấn luyện quá lâu không dừng sớm. Cách xử lý nền trong khóa: tách test trước khi nhìn độ đúng, so sánh hai con số song song, dừng khi test tệ đi dù train vẫn đẹp.

Bảng minh họa (số giả định, cùng tập):

Vòng	Train acc	Test acc
50	85%	82%
500	100%	70%

Khi test giảm trong khi train tăng, ghi lại epoch và giảm epoch hoặc đơn giản hóa mô hình. Khóa không dạy dropout ngay, nhưng dạy nhận biết bằng số — kỹ năng cần trước mọi kỹ thuật chống quá khớp.