Quali sono le cause del sovraccarico?

L'overfitting si verifica quando il modello si adatta troppo bene ai dati di addestramento, inclusi rumore e fluttuazioni casuali, peggiorando la sua capacità di generalizzare a nuovi dati.

Le principali cause dell'overfitting:

• Modello troppo complesso: grande numero di parametri rispetto al volume dei dati.
• Mancanza di dati: pochi esempi per l'addestramento, portando il modello a memorizzare dettagli.
• Rumore nei dati: presenza di errori o informazioni irrilevanti.
• Mancanza di regolarizzazione: assenza di metodi che limitino la complessità del modello.
• Numero eccessivo di epoche di addestramento: il modello si addestra troppo a lungo, adattandosi ai dati di addestramento.

Per combattere l'overfitting, si applicano tecniche di regolarizzazione, aumento dei dati, interruzione precoce dell'addestramento e semplificazione del modello.