Tekoälymallien liiallisen sopeutumisen vaarat: liiallisen istuvuuden ymmärtäminen ja estäminen

Overaptness on ilmiö, joka ilmenee, kun tekoälymalli on liian hyvä kaappaamaan harjoitusdataa, ja sen seurauksena siitä tulee liian erikoistunut kyseiseen tietojoukkoon. Tämä voi johtaa siihen, että malli toimii huonosti uudella, näkemättömällä tiedolla. Toisin sanoen malli on oppinut koulutustiedon kohinan taustalla olevien kuvioiden sijaan. Tämä voi tapahtua, kun harjoitusdata on rajoitettu tai harhaanjohtava, tai kun malli on liian sovitettu harjoitustietoihin.

Ylivalmius voidaan estää käyttämällä tekniikoita, kuten laillistamista, varhaista pysäyttämistä ja ristiinvalidointia harjoitusprosessin aikana. Nämä tekniikat auttavat estämään mallin erikoistumisen liian harjoitustietoihin ja rohkaisevat sitä yleistämään paremmin uuteen dataan.