Переобучение – это случай, когда значение Функции потери (Loss Function) действитеьно малó, но Модель (Model) Машинного обучения (ML) ненадежна. Это связано с тем, что модель «слишком много учится» на обучающем наборе данных. Когда мы входим в сферу ML, появляются двусмысленные термины: Переобучение, Недообучение (Underfitting) и Дилемма смещения-дисперсии (Bias-Variance Trade-off). Эти концепции лежат в основе Машинного обучения в целом. Почему нам вообще должно быть до этого дело? Возможно, модели машинного обучения преследуют одну единственную цель: хорошо обобщать...

Переобучение (или overfitting) в нейронных сетях — это важная проблема, с которой сталкиваются исследователи и разработчики при работе с глубоким обучением. Давайте рассмотрим это явление более подробно. Что такое переобучение в нейронных сетях? Переобучение возникает, когда модель нейронной сети обучается на тренировочных данных слишком интенсивно и начинает выражать шум или случайные вариации, которые не имеют отношения к реальным данным...