Mi az Overfitting?
Amikor egy AI modell túl specifikusan tanul a tanuló adatokra.
Meghatározás
A Túlillesztés (Overfitting) akkor következik be, amikor egy AI modell túl specifikusan tanul meg a tanuló adatokat, beleértve a zajt és véletlenszerű mintákat, ami gyenge teljesítményhez vezet új adatokon.
Cél
A cél az overfitting elkerülése általánosítható modellek létrehozása érdekében, amelyek jól teljesítenek új, korábban nem látott adatokon.
Működés
Az overfitting regularizációval, korai leállással, dropout technikákkal és cross-validációval megelőzhető vagy csökkenthető.
Példa
Egy modell 100%-os pontosságot ér el a tanuló adatokon, de csak 60%-ot új adatokon, mert túl specifikusan memorizálta a tanuló példákat.
Kapcsolódó
Szeretne többet megtudni?
Ha többet szeretne megtudni a Túlillesztés témáról, lépjen kapcsolatba velem az X-en. Szeretem megosztani az ötleteket, válaszolni a kérdésekre és beszélgetni ezekről a témákról, ezért ne habozzon, nézzen be! Hamarosan találkozunk!