Wat zijn de oorzaken van overfitting?

Overfitting (overfitting) treedt op wanneer het model te goed past bij de trainingsgegevens, inclusief ruis en willekeurige schommelingen, wat het vermogen om te generaliseren naar nieuwe gegevens vermindert.

De belangrijkste oorzaken van overfitting:

• Te complex model: groot aantal parameters in verhouding tot de hoeveelheid gegevens.
• Gebrek aan gegevens: weinig voorbeelden voor training, waardoor het model details onthoudt.
• Ruis in de gegevens: aanwezigheid van fouten of irrelevante informatie.
• Gebrek aan regularisatie: afwezigheid van methoden die de complexiteit van het model beperken.
• Te veel trainingsepochs: het model wordt te lang getraind en past zich te sterk aan de trainingsgegevens aan.

Om overfitting te bestrijden, worden technieken zoals regularisatie, gegevensvermeerdering, vroege stopzetting en modelvereenvoudiging toegepast.