Farerne ved overegnethed i AI-modeller: Forståelse og forebyggelse af overtilpasning

Overaptness er et f
nomen, der opstår, når en AI-model er for god til at fange tr
ningsdataene, og som følge heraf bliver den alt for specialiseret til det specifikke datas
t. Dette kan føre til, at modellen klarer sig dårligt på nye, usete data.

Med andre ord har modellen l
rt støjen i tr
ningsdataene frem for de underliggende mønstre. Dette kan ske, når tr
ningsdataene er begr
nsede eller sk
ve, eller når modellen overtilpasser tr
ningsdataene.

Overaptness kan forebygges ved at bruge teknikker som regularisering, tidlig stop og krydsvalidering under tr
ningsprocessen. Disse teknikker hj
lper med at forhindre, at modellen bliver for specialiseret i forhold til tr
ningsdataene og tilskynder den til at generalisere bedre til nye data.