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Sobreajuste
Cuando un modelo funciona bien en datos de entrenamiento pero mal en datos no vistos, habiendo memorizado patrones específicos del entrenamiento en lugar de aprender características generalizables. El sobreajuste es una preocupación crítica en aprendizaje robótico donde los conjuntos de datos son pequeños. Las contramedidas incluyen aumento de datos, dropout, decaimiento de pesos, parada temprana y uso de codificadores preentrenados.