Glossary पर वापस जाएं
अतिसज्जन
जब एक मॉडल प्रशिक्षण डेटा पर अच्छा प्रदर्शन करता है लेकिन अदेखे डेटा पर खराब प्रदर्शन करता है, प्रशिक्षण-विशिष्ट पैटर्न को याद रखता है बजाय सामान्यीकरणीय विशेषताओं को सीखने के। अतिसज्जन रोबोट सीखने में एक महत्वपूर्ण चिंता है जहां डेटासेट छोटे होते हैं। प्रतिकार उपायों में डेटा संवर्धन, ड्रॉपआउट, वजन क्षय, प्रारंभिक रोकना, और पूर्व-प्रशिक्षित एनकोडर का उपयोग शामिल है।