Искусственный интеллект
Переобучение
Переобучение возникает, когда модель приспосабливается к деталям тренировочной выборки, которые не переносятся на новые примеры. Обычно тренировочная ошибка продолжает снижаться, а проверочная перестаёт улучшаться или растёт. Причинами могут быть чрезмерная сложность, малая выборка и повторная настройка по тесту.
Пример на практике
Модель запоминает номера снимков и получает высокую тренировочную, но низкую тестовую точность.
Когда пригодится
Сравнивайте обучающую и независимую проверочную метрику.
Что важно учитывать
Регуляризация не исправляет утечку данных между выборками.
Словарь tarasovcode — проект Ильи Тарасова и TarasovWeb. Telegram-канал · #tarasovweb · #ИльяТарасов
Вернуться к 400 терминам