Koji su uzroci prekomernog učenja?

Overfitting (prekomerno prilagođavanje) nastaje kada model previše dobro odgovara trening podacima, uključujući šum i slučajne oscilacije, što pogoršava njegovu sposobnost da generalizuje na nove podatke.

Glavni uzroci overfittinga:

• Previše složen model: veliki broj parametara u odnosu na obim podataka.
• Nedostatak podataka: malo primera za obuku, što dovodi do toga da model pamti detalje.
• Šum u podacima: prisustvo grešaka ili irelevantnih informacija.
• Nedostatak regularizacije: odsustvo metoda koje ograničavaju složenost modela.
• Preveliki broj epoha obuke: model se trenira predugo, previše se prilagođavajući trening podacima.

Za borbu protiv overfittinga koriste se tehnike regularizacije, povećanje obima podataka, rano zaustavljanje i pojednostavljenje modela.