Aké sú príčiny preučenia?

Overfitting (prekrojenie) nastáva, keď sa model príliš dobre prispôsobí tréningovým dátam, vrátane šumu a náhodných výkyvov, čo znižuje jeho schopnosť generalizovať na nové dáta.

Hlavné príčiny overfittingu:

• Príliš zložitý model: veľké množstvo parametrov vzhľadom na objem dát.
• Nedostatok dát: málo príkladov na tréning, čo spôsobuje, že model si pamätá detaily.
• Šum v dátach: prítomnosť chýb alebo irelevantných informácií.
• Chýbajúca regularizácia: absencia metód obmedzujúcich zložitosť modelu.
• Príliš veľa epoch tréningu: model sa trénuje príliš dlho, prispôsobuje sa tréningovým dátam.

Na boj proti overfittingu sa používajú techniky regularizácie, zväčšenie objemu dát, skoré zastavenie tréningu a zjednodušenie modelu.