Farene ved overtilpasning i AI-modeller: Forstå og forhindre overtilpasning

Overaptness er et fenomen som oppstår når en AI-modell er for god til å fange opp treningsdataene, og som et resultat blir den for spesialisert til det spesifikke datasettet. Dette kan føre til at modellen presterer dårlig på nye, usett data.

Med andre ord har modellen l
rt støyen i treningsdataene fremfor de underliggende mønstrene. Dette kan skje når treningsdataene er begrenset eller partisk, eller når modellen overtilpasser treningsdataene.

Overaptness kan forhindres ved å bruke teknikker som regularisering, tidlig stopp og kryssvalidering under treningsprosessen. Disse teknikkene bidrar til å forhindre at modellen blir for spesialisert til treningsdataene og oppmuntrer den til å generalisere bedre til nye data.