I pericoli dell'iperidoneità nei modelli di intelligenza artificiale: comprendere e prevenire l'eccessivo adattamento

L'iperidoneità è un fenomeno che si verifica quando un modello di intelligenza artificiale è troppo bravo a catturare i dati di addestramento e, di conseguenza, diventa eccessivamente specializzato per quello specifico set di dati. Ciò può portare a prestazioni scadenti del modello su dati nuovi e invisibili.

In altre parole, il modello ha appreso il rumore nei dati di addestramento piuttosto che i modelli sottostanti. Ciò può verificarsi quando i dati di addestramento sono limitati o distorti oppure quando il modello si adatta eccessivamente ai dati di addestramento.

L'iperidoneità può essere prevenuta utilizzando tecniche come la regolarizzazione, l'arresto anticipato e la convalida incrociata durante il processo di addestramento. Queste tecniche aiutano a evitare che il modello diventi troppo specializzato rispetto ai dati di addestramento e lo incoraggiano a generalizzarsi meglio ai nuovi dati.