Hiện tượng mô hình quá khớp (overfitting) là một trong những nguyên nhân quan trọng làm giảm hiệu quả của mô hình học sâu, đặc biệt là trong các bài toán có tính phi tuyến cao như bài toán ước lượng khả năng chịu tải của giàn làm bằng kim loại. Bài báo này sẽ trình bày, phân tích và so sánh hiệu quả của một số kỹ thuật thường được áp dụng hiện nay cho việc xử lý hiện tượng mô hình quá khớp bao gồm kỹ thuật dừng sớm (Early Stopping), nhớ mô hình (Model Checkpoint) và kết hợp hai kỹ thuật trên. Một giàn phẳng gồm 39 thanh được sử dụng để minh họa cho nghiên cứu. Tập dữ liệu cho mô hình học sâu được tạo ra từ phân tích phi tuyến giàn có thông số đầu vào là diện tích mặt cắt ngang của các thanh giàn và thông số đầu ra là hệ số khả năng chịu tải (LF). Kết quả nghiên cứu cho thấy phương pháp kết hợp cả hai kỹ thuật dừng sớm và nhớ mô hình đem lại hiệu quả cao nhất về cả góc độ thời gian huấn luyện và độ chính xác của mô hình. | Phương pháp xử lý hiện tượng mô hình quá khớp trong xây dựng mô hình học sâu để ước lượng khả năng chịu tải của giàn phi tuyến Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng NUCE 2020. 14 (1V): 12–20 PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ HIỆN TƯỢNG MÔ HÌNH QUÁ KHỚP TRONG XÂY DỰNG MÔ HÌNH HỌC SÂU ĐỂ ƯỚC LƯỢNG KHẢ NĂNG CHỊU TẢI CỦA GIÀN PHI TUYẾN Hà Mạnh Hùnga , Trương Việt Hùngb,∗, Đinh Văn Thuậta , Vũ Quang Việtc a Khoa Xây dựng dân dụng và Công nghiệp, Trường Đại học Xây dựng, 55 đường Giải Phóng, quận Hai Bà Trưng, Hà Nội, Việt Nam b Khoa Công trình, Trường Đại học Thủy Lợi, 175 đường Tây Sơn, quận Đống Đa, Hà Nội, Việt Nam c Khoa Công trình, Trường Đại học Hàng Hải Việt Nam, 484 đường Lạch Tray, quận Lê Chân, Hải Phòng, Việt Nam Nhận ngày 13/10/2019, Sửa xong 02/11/2019, Chấp nhận đăng 22/11/2019 Tóm tắt Hiện tượng mô hình quá khớp (overfitting) là một trong những nguyên nhân quan trọng làm giảm hiệu quả của mô hình học sâu, đặc biệt là trong các bài toán có tính phi tuyến cao như bài toán ước lượng khả năng chịu tải của giàn làm bằng kim loại. Bài báo này sẽ trình bày, phân tích và so sánh hiệu quả của một số kỹ thuật thường được áp dụng hiện nay cho việc xử lý hiện tượng mô hình quá khớp bao gồm kỹ thuật dừng sớm (Early Stopping), nhớ mô hình (Model Checkpoint) và kết hợp hai kỹ thuật trên. Một giàn phẳng gồm 39 thanh được sử dụng để minh họa cho nghiên cứu. Tập dữ liệu cho mô hình học sâu được tạo ra từ phân tích phi tuyến giàn có thông số đầu vào là diện tích mặt cắt ngang của các thanh giàn và thông số đầu ra là hệ số khả năng chịu tải (LF). Kết quả nghiên cứu cho thấy phương pháp kết hợp cả hai kỹ thuật dừng sớm và nhớ mô hình đem lại hiệu quả cao nhất về cả góc độ thời gian huấn luyện và độ chính xác của mô hình. Từ khoá: học sâu; trí tuệ nhân tạo, phân tích trực tiếp; kết cấu giàn; máy học. METHODS TO SOLVE OVERFITTING OF DEEP LEARNING MODEL FOR ESTIMATING LOAD- CARRYING CAPACITY OF NONLINEAR TRUSSES Abstract Overfitting is one
