Чрезмерное использование весов может привести к переобучению нейронной сети, потому что сети с большим числом весов моделируют более сложные функции и, следовательно, склонны к переобучению. 2

По мере того, как нейронные сети становятся больше, у них появляется больше свободы в выборе параметров, что может привести к тому, что модель слишком точно настраивается на обучающие данные и теряет способность к обобщению. 14 В результате модель может показывать высокую точность на обучающих данных, но плохо справляется с новыми, ранее не виданными примерами. 4

Также риск переобучения увеличивается при использовании избыточного числа слоёв и нейронов в нейронной сети, что может привести к переизбыточной параметризации модели. 4