Was sind die Ursachen des Überanpassens?

Overfitting tritt auf, wenn das Modell zu gut an die Trainingsdaten angepasst wird, einschließlich Rauschen und zufälliger Schwankungen, was seine Fähigkeit zur Generalisierung auf neue Daten verschlechtert.

Hauptursachen für Overfitting:

• Zu komplexes Modell: große Anzahl an Parametern im Verhältnis zum Datenvolumen.
• Mangel an Daten: wenige Beispiele zum Trainieren, wodurch das Modell Details auswendig lernt.
• Rauschen in den Daten: Vorhandensein von Fehlern oder irrelevanten Informationen.
• Fehlende Regularisierung: Fehlen von Methoden, die die Komplexität des Modells einschränken.
• Zu viele Trainings-Epochen: Das Modell wird zu lange trainiert und passt sich zu sehr an die Trainingsdaten an.

Um Overfitting zu bekämpfen, werden Regularisierungstechniken, Datenaugmentation, frühzeitiges Stoppen des Trainings und Modellvereinfachung angewandt.