Какие причины переобучения?

Переобучение (overfitting) возникает, когда модель слишком хорошо подстраивается под обучающие данные, включая шум и случайные колебания, что ухудшает её способность обобщать на новые данные.

Основные причины переобучения:

• Слишком сложная модель: большое количество параметров относительно объёма данных.
• Недостаток данных: мало примеров для обучения, из-за чего модель запоминает детали.
• Шум в данных: наличие ошибок или нерелевантной информации.
• Отсутствие регуляризации: отсутствие методов, ограничивающих сложность модели.
• Чрезмерное количество эпох обучения: модель тренируется слишком долго, подстраиваясь под обучающие данные.

Для борьбы с переобучением применяют техники регуляризации, увеличение объёма данных, раннюю остановку обучения и упрощение модели.