Farorna med överanpassning i AI-modeller: Förstå och förhindra överanpassning

Overaptness är ett fenomen som uppstår när en AI-modell är för bra på att fånga träningsdata, och som ett resultat blir den alltför specialiserad för den specifika datamängden. Detta kan leda till att modellen presterar dåligt på ny, osynlig data.

Med andra ord har modellen lärt sig bruset i träningsdata snarare än de underliggande mönstren. Detta kan hända när träningsdatan är begränsad eller partisk, eller när modellen överanpassar träningsdatan.

Överaptitet kan förhindras genom att använda tekniker som regularisering, tidig stopp och korsvalidering under träningsprocessen. Dessa tekniker hjälper till att förhindra att modellen blir för specialiserad för träningsdata och uppmuntrar den att generalisera bättre till nya data.