Каковы основные причины возникновения переобучения в нейронных сетях?

Некоторые основные причины возникновения переобучения в нейронных сетях:

• Слишком сложная модель. habr.com blog.skillfactory.ru 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. habr.com blog.skillfactory.ru
• Недостаточный размер тренировочного набора. habr.com blog.skillfactory.ru Если данных для обучения мало, модель может «подстроиться» под конкретные примеры, не улавливая общую картину. habr.com blog.skillfactory.ru
• Наличие шума в данных. habr.com blog.skillfactory.ru Шум — это случайные или нерелевантные данные, которые могут ввести модель в заблуждение и привести к переобучению. habr.com blog.skillfactory.ru
• Длительное обучение. habr.com na-journal.ru Если модель обучается слишком долго, она может начать «запоминать» шум и особенности тренировочных данных. habr.com na-journal.ru
• Неправильное разделение данных на обучающую и тестовую выборки. binmind.ru 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. binmind.ru