Hiểu về Overfitting Trong Mạng Nơ-Ron (TensorFlow - CNN). Bài viết phân tích phương pháp giảm thiểu overfitting (Dropout 0.5, L2 Regularization, Early Stopping) trên Fashion-MNIST (28x28 grayscale, 10 lớp). Thực nghiệm chỉ ra Dropout cải thiện tổng quát hóa rõ rệt nhất, Early Stopping ngăn giảm sút hiệu suất ở các epoch cuối. Kết hợp cả 2 cho kết quả tốt nhất. #Overfitting #MachineLearning #TensorFlow #FashionMNIST #CNN #AI #HọcMáy #TríTuệNhânTạo




