חזרה לGlossary
התאמת יתר
כאשר מודל מתפקד היטב על נתוני אימון אך גרוע על נתונים שלא נראו, לאחר שזיכרן דפוסים ספציפיים לאימון במקום ללמוד תכונות כלליות. התאמת יתר היא חשש קריטי בלימוד רובוטי שבו מערכות נתונים קטנות. אמצעי נוגדים כוללים הגברת נתונים, dropout, ריקבון משקל, עצירה מוקדמת, ושימוש בקודרים מאומנים מראש.