Hva er overfitting i maskinlæring?
Når en AI-modell lærer treningsdataene for spesifikt og presterer dårlig på nye, usette data.
Definisjon
Overfitting (Overfitting) oppstår når en AI-modell lærer treningsdataene så spesifikt at den memorizerer noise og spesifikke detaljer i stedet for å identifisere generelle mønstre, noe som fører til dårlig ytelse på nye data.
Formål
Å forstå overfitting har som mål å identifisere og forhindre denne vanlige feilen som begrenser en modells evne til å generalisere til real-world situasjoner.
Funksjon
Overfitting oppstår typisk når modeller er for komplekse i forhold til mengden treningsdata, eller når treningsperioden er for lang uten passende regulariseringsteknikker.
Eksempel
En modell som gjenkjenne katter med 100% nøyaktighet på treningsbilder, men bare 60% på nye bilder fordi den fokuserte på irrelevante bakgrunnsdetaljer i stedet for katte-egenskaper.
Relatert
Overfitting er relatert til generalisering, regularisering, validering, cross-validation og modellkompleksitet.
Vil du lære mer?
Hvis du er nysgjerrig på å lære mer om Overfitting - Overfitting, ta kontakt med meg på X. Jeg elsker å dele ideer, svare på spørsmål og diskutere nysgjerrigheter om disse temaene, så ikke nøl med å stikke innom. Vi sees!