Overfitting nədir?

Overfitting (həddindən artıq öyrənmə) — maşın öyrənməsində modelin öyrənmə məlumatlarına çox yaxşı uyğunlaşması, səs-küy və təsadüfi dalğalanmaları da daxil olmaqla, və bunun nəticəsində yeni, görünməyən məlumatlara pis ümumiləşdirməsi vəziyyətidir.

Sadə dillə desək, model "təlim nümunələrini" yadda saxlayır, ümumi qanunları aşkar etmək yerinə. Nəticədə, onun test məlumatlarındakı dəqiqliyi azalır.

Misal: əgər model çox mürəkkəbdirsə (çox parametrli) və çox uzun müddət öyrədilirsə, o, təlim məlumatlarını mükəmməl təsvir edə bilər, amma yeni məlumatlarda pis işləyər.

Overfitting ilə mübarizə üçün istifadə olunur:

• tənzimləmə (L1, L2),
• erkən dayandırma (early stopping),
• məlumat həcmini artırmaq,
• modeli sadələşdirmək,
• kross-validasiya.