A túlzott alkalmazkodás veszélyei a mesterséges intelligencia modellekben: A túlillesztés megértése és megelőzése

Az overaptness olyan jelenség, amely akkor fordul elő, amikor egy AI-modell túlságosan jól rögzíti a betanítási adatokat, és ennek eredményeként túlságosan specializálódik az adott adatkészletre. Ez ahhoz vezethet, hogy a modell gyengén teljesít új, nem látott adatokon. Más szavakkal, a modell a betanítási adatok zaját tanulta meg, nem pedig az alapul szolgáló mintákat. Ez akkor fordulhat elő, ha a betanítási adatok korlátozottak vagy torzak, vagy ha a modell túlzottan illeszkedik a betanítási adatokhoz.

A túlzott alkalmazkodás megelőzhető olyan technikák alkalmazásával, mint a rendszeresítés, a korai leállítás és a keresztellenőrzés a képzési folyamat során. Ezek a technikák segítenek megakadályozni, hogy a modell túlságosan specializálódjon a képzési adatokra, és arra ösztönzik, hogy jobban általánosítson új adatokra.