เข้าใจ Training, Validation และ Testing ใน Machine Learning
คู่มืออธิบายครบวงจรตั้งแต่การเรียนรู้จนถึงประเมินผลจริง**
ในงาน Machine Learning หรือ Deep Learning การเข้าใจความแตกต่างของ Training, Validation, และ Testing ถือเป็นพื้นฐานที่สำคัญที่สุด เพราะทั้งสามส่วนนี้ทำให้โมเดล:
- เรียนรู้ได้ดี
- ปรับแต่งได้เหมาะสม
- ทดสอบความสามารถจริงได้อย่างแม่นยำ
บทความนี้จะพาคุณเข้าใจกระบวนการทั้งหมด — ตั้งแต่การฝึกโมเดล การตรวจสอบว่าโมเดลกำลังเรียนดีหรือไม่ ไปจนถึงการประเมินผลขั้นสุดท้ายก่อนใช้งานจริง
🔥 ส่วนที่ 1 — Training: ขั้นตอนที่โมเดล “เรียนรู้จริง”
Training คือกระบวนการที่โมเดลเรียนรู้รูปแบบจากข้อมูล
ภายใน 1 Epoch:
- โมเดลทำ Forward Pass เพื่อทำนาย
- คำนวณค่า Loss
- ใช้ Backpropagation เพื่อหาค่า Gradient
- Optimizer อัปเดตน้ำหนัก
- ทำซ้ำหลายร้อยหรือหลายพันรอบ
✔ เป้าหมายของ Training
- เรียนรู้รูปแบบข้อมูล
- ปรับน้ำหนักให้เหมาะสม
- ลดค่า Loss บน Training Set
✔ ตัวอย่าง PyTorch
model.train()
for x, y in train_loader:
optimizer.zero_grad()
preds = model(x)
loss = criterion(preds, y)
loss.backward()
optimizer.step()Training คือเหตุผลที่โมเดล “ฉลาดขึ้น” เมื่อผ่านหลาย ๆ Epoch
🔍 ส่วนที่ 2 — Validation: ตรวจสอบการเรียนรู้ระหว่างทาง
Validation ไม่ใช่การฝึก
โมเดลจะไม่อัปเดตน้ำหนัก แต่ใช้เพื่อวัดว่าโมเดลกำลังเรียนรู้ได้ดีหรือไม่
Validation ช่วยให้เราตอบคำถามว่า:
- โมเดลกำลัง Overfitting หรือไม่?
- ต้องปรับ Learning Rate / Dropout หรือไม่?
- โมเดล Epoch ไหนที่ดีที่สุด?
ระหว่าง Validation:
- ใช้
model.eval() - ใช้
torch.no_grad()(ไม่มี Gradient → ไม่เรียนรู้) - คำนวณ Validation Loss
- ติดตามค่า Accuracy
✔ ตัวอย่าง PyTorch
model.eval()
with torch.no_grad():
for x, y in val_loader:
preds = model(x)
val_loss += criterion(preds, y).item()✔ ทำไม Validation สำคัญ?
- ป้องกัน Overfitting
- ช่วยเลือกโมเดลที่ดีที่สุด
- มีผลต่อการปรับ Hyperparameters
- ไม่พึ่งพา Training Loss เพียงอย่างเดียว
⭐ ส่วนที่ 3 — “Validate ทุก Epoch → บันทึกโมเดลที่ดีที่สุด”
ทุกครั้งที่จบ Epoch เราจะทดสอบโมเดลกับ Validation Set
ถ้า Validation Loss “ดีที่สุดตั้งแต่เริ่มเทรน” → บันทึกโมเดลไว้
ตัวอย่าง:
| Epoch | Train Loss | Val Loss | Action |
|---|---|---|---|
| 1 | 0.50 | 0.42 | save |
| 2 | 0.40 | 0.36 | save |
| 3 | 0.32 | 0.30 | save |
| 4 | 0.28 | 0.35 | skip |
| 5 | 0.26 | 0.31 | skip |
โมเดลที่ดีที่สุดคือ Epoch 3 แม้ว่า Epoch 5 จะเทรนนานกว่า
นี่ช่วยป้องกันโมเดลที่ Overfit ใน Epoch หลัง ๆ
⚙️ ส่วนที่ 4 — Early Stopping (หยุดเทรนเมื่อไม่มีพัฒนาการ)
เราใช้ Early Stopping เพื่อประหยัดเวลาและหลีกเลี่ยง Overfitting
ตัวอย่าง:
patience = 5แปลว่า:
👉 ถ้า Val Loss ไม่ดีขึ้นภายใน 5 Epoch ติดต่อกัน → หยุดเทรนเลย
ทำให้เราไม่ต้องเสียเวลาเทรนไปเรื่อย ๆ โดยไม่จำเป็น
🧪 ส่วนที่ 5 — Testing: การประเมินผลขั้นสุดท้าย
Test Set ใช้ เพียงครั้งเดียว หลังจากเลือกโมเดลที่ดีที่สุดแล้ว
ใช้เพื่อวัด:
- ความแม่นยำจริง
- ความสามารถในการ Generalize
- ประสิทธิภาพในโลกจริง
⚠️ กฎสำคัญ
ห้าม ปรับโมเดลโดยดูผลจาก Test Set
เพราะ Test Set ต้อง “ไม่เคยถูกใช้มาก่อน”
📊 ส่วนที่ 6 — Workflow ทั้งหมด (Mermaid.js Diagram)
flowchart TD
A[Dataset] --> B[Split Train / Validation / Test]
B --> C[Training Loop<br>Forward + Backprop + Update]
C --> D[Validation Loop<br>No Gradient]
D --> E{Best Validation<br>Performance?}
E -->|"ใช่"| F[Save Best Model Checkpoint]
E -->|"ไม่ใช่"| G[Skip Saving]
F --> H[Continue Training]
G --> H[Continue Training]
H --> I{Training Finished<br>or Early Stopping?}
I -->|"ไม่จบ"| C
I -->|"จบแล้ว"| J[Load Best Checkpoint]
J --> K[Test Set Evaluation]
K --> L[Final Performance]ไดอะแกรมนี้แสดงขั้นตอนทั้งหมดตั้งแต่เริ่มเทรนจนถึงประเมินผลจริง
🧠 สรุปสั้น ๆ
| ขั้นตอน | หน้าที่ | เรียนรู้? |
|---|---|---|
| Training | เรียนรู้จากข้อมูล | ✔ ใช่ |
| Validation | ตรวจสอบระหว่างเทรน เลือกโมเดลที่ดีที่สุด | ❌ ไม่ |
| Testing | ประเมินผลขั้นสุดท้าย | ❌ ไม่ |
Workflow ทองคำของ ML:
เทรน → วาลิเดต → บันทึกโมเดลดีที่สุด → เทสครั้งเดียวGet in Touch with us
Chat with Us on LINE
iiitum1984
Related Posts
- ต้นทุนที่ซ่อนอยู่ของระบบ ‘อัจฉริยะ’ ที่ทำงานไม่เสถียร
- GPU vs LPU vs TPU: เลือก AI Accelerator ให้เหมาะกับงาน
- LPU คืออะไร? บทนำเชิงปฏิบัติและการใช้งานจริงในบริบทองค์กรไทย
- แปลคำศัพท์ Cybersecurity ให้เข้าใจแบบนักพัฒนา Software
- การออกแบบระบบ Cybersecurity Monitoring & Incident Response สมัยใหม่ สถาปัตยกรรมเชิงปฏิบัติ ด้วย Wazuh, SOAR และ Threat Intelligence
- แนวคิดการเขียนโปรแกรมแบบคลาสสิกในยุค AI
- SimpliPOSFlex. POS สำหรับธุรกิจที่อยู่บนความจริงของหน้างาน
- แนวคิดการเขียนโปรแกรมแบบคลาสสิก: บทเรียนที่เรายังได้เรียนรู้จาก Kernighan & Pike
- ก่อนจะเริ่มเขียนโค้ด: 5 คำถามที่เราถามลูกค้าทุกครั้ง
- ทำไมระบบที่ทำกำไรได้ อาจไม่มีคุณค่าที่แท้จริง
- โลกของเธอ
- สร้างระบบ Automation ที่เชื่อถือได้ด้วย Temporal + Local LLM + Robot Framework แนวทางสำหรับองค์กรไทยที่ต้องการ Automate งานบัญชี-ERP อย่างปลอดภัย
- RPA + AI: ทำไมระบบอัตโนมัติถึงล้มเหลว หากไม่มี “ความฉลาด” และการควบคุมที่ดี
- การจำลองความขัดแย้งชายแดนและ Proxy War
- แก้ “การค้นหาและการเข้าถึง” ก่อน ก้าวแรกที่เร็วที่สุดในการฟื้นคุณค่าห้องสมุดมหาวิทยาลัยในยุคดิจิทัล
- เรากำลังสร้างแพลตฟอร์มใหม่ สำหรับโรงงานที่ขายเศษวัสดุ และโรงงานรีไซเคิลในประเทศไทย
- แนวทางพัฒนา MES ด้วย Python สำหรับโรงงานไทย
- MES vs ERP vs SCADA: บทบาทและขอบเขตที่โรงงานไทยควรรู้
- ทำไมการเรียนเขียนโปรแกรมถึง “เจ็บปวด” — และเราจะแก้มันอย่างไร
- องค์กรควรเลือก AI แบบ GPT หรือ AI แบบ Gemini?
