العودة إلى Glossary
الإفراط في التدريب
عندما يؤدي النموذج بشكل جيد على بيانات التدريب لكن بشكل سيء على البيانات غير المرئية، حيث يكون قد حفظ الأنماط الخاصة بالتدريب بدلاً من تعلم ميزات قابلة للتعميم. الإفراط في التدريب هو مصدر قلق حرج في تعلم الروبوتات حيث تكون مجموعات البيانات صغيرة. تشمل الإجراءات المضادة: تعزيز البيانات، والإسقاط (dropout)، وتسوس الأوزان، والتوقف المبكر، واستخدام المشفرات المدربة مسبقاً.