Небезпека надмірної адаптації в моделях ШІ: розуміння та запобігання надмірному оснащенню

Надмірна адаптація — це явище, яке виникає, коли модель штучного інтелекту занадто добре збирає навчальні дані, і в результаті вона стає надмірно спеціалізованою для цього конкретного набору даних. Це може призвести до того, що модель буде погано працювати на нових, невидимих даних.

Іншими словами, модель вивчила шум у навчальних даних, а не базові шаблони. Це може статися, коли навчальні дані обмежені або упереджені, або коли модель переобладнана до навчальних даних.

Надміру можна запобігти, використовуючи такі методи, як регулярізація, рання зупинка та перехресна перевірка під час процесу навчання. Ці методи допомагають запобігти тому, щоб модель стала занадто спеціалізованою для навчальних даних, і заохочують її краще узагальнювати для нових даних.