Опасностите от прекомерното приспособяване в моделите на AI: разбиране и предотвратяване на пренастройването

Свръхприспособимостта е феномен, който възниква, когато AI модел е твърде добър в улавянето на данните за обучение и в резултат на това той става прекалено специализиран за този конкретен набор от данни. Това може да доведе до лошо представяне на модела при нови, невиждани данни.

С други думи, моделът е научил шума в данните за обучение, а не основните модели. Това може да се случи, когато данните за обучението са ограничени или предубедени, или когато моделът прекалява с данните за обучение.

Прекаленото може да бъде предотвратено чрез използване на техники като регулиране, ранно спиране и кръстосано валидиране по време на процеса на обучение. Тези техники помагат да се предотврати превръщането на модела в прекалено специализиран към данните за обучение и го насърчават да обобщава по-добре към нови данни.