Care sunt cauzele supraînvățării?

Overfitting-ul apare atunci când modelul se potrivește prea bine datelor de antrenament, inclusiv zgomotul și fluctuațiile aleatorii, ceea ce îi reduce capacitatea de a generaliza pe date noi.

Principalele cauze ale overfitting-ului:

• Model prea complex: un număr mare de parametri în raport cu volumul de date.
• Lipsa datelor: puține exemple pentru antrenament, ceea ce face ca modelul să memoreze detalii.
• Zgomot în date: prezența erorilor sau a informațiilor irelevante.
• Lipsa regularizării: absența metodelor care limitează complexitatea modelului.
• Număr excesiv de epoci de antrenament: modelul se antrenează prea mult, ajustându-se excesiv la datele de antrenament.

Pentru a combate overfitting-ul, se aplică tehnici de regularizare, creșterea volumului de date, oprirea timpurie a antrenamentului și simplificarea modelului.