Назад к Glossary
Переобучение
Когда модель хорошо работает на обучающих данных, но плохо на неизвестных данных, запомнив специфичные для обучения закономерности вместо изучения обобщаемых признаков. Переобучение — критическая проблема в обучении роботов, где наборы данных малы. Противодействующие меры включают аугментацию данных, dropout, затухание весов, ранную остановку и использование предварительно обученных кодировщиков.