Некоторые основные причины возникновения переобучения в нейронных сетях:

• Слишком сложная модель. 12 Если у модели слишком много параметров по сравнению с размером тренировочного набора, она может запомнить все особенности тренировочных данных, вместо того чтобы выявить общие закономерности. 12
• Недостаточный размер тренировочного набора. 12 Если данных для обучения мало, модель может «подстроиться» под конкретные примеры, не улавливая общую картину. 12
• Наличие шума в данных. 12 Шум — это случайные или нерелевантные данные, которые могут ввести модель в заблуждение и привести к переобучению. 12
• Длительное обучение. 13 Если модель обучается слишком долго, она может начать «запоминать» шум и особенности тренировочных данных. 13
• Неправильное разделение данных на обучающую и тестовую выборки. 5 Если в обучающей выборке присутствует сильная зависимость между некоторыми признаками и целевой переменной, а в тестовой выборке такой зависимости нет, модель может показать плохие результаты на новых данных из-за переобучения на обучающей выборке. 5