Hvad er overfitting?
Når AI-modeller lærer træningsdata for godt og dermed mister evnen til at generalisere til nye, ukendte data.
Definition
Overfitting opstår når AI-modeller lærer træningsdata så godt, at de memorerer specifikke detaljer frem for generelle mønstre, hvilket reducerer ydeevne på nye data.
Formål
At forstå og forebygge overfitting har til formål at skabe AI-modeller, der kan generalisere godt til nye situationer frem for kun at fungere på træningsdata.
Funktion
Overfitting kan forebygges gennem teknikker som regularization, dropout, early stopping og cross-validation under træning.
Eksempel
En billedklassifikator der kan genkende træningsbilleder perfekt, men fejler på nye billeder af samme objekter taget fra andre vinkler.
Relateret
Overfitting er relateret til generalization, regularization og model validation.
Vil du vide mere?
Hvis du er nysgerrig efter at lære mere om Overfitting, så kontakt mig på X. Jeg elsker at dele idéer, besvare spørgsmål og diskutere nysgerrigheder om disse emner, så tøv ikke med at kigge forbi. Vi ses!