Почему модель машинного обучения может терять обобщающую способность?

Модель машинного обучения может терять обобщающую способность из-за переобучения — ситуации, когда модель слишком хорошо запоминает тренировочные данные, включая все шумы и случайности, и плохо справляется с новыми, невиданными ранее данными. habr.com

Несколько причин переобучения:

• Слишком сложная модель. blog.skillfactory.ru www.geeksforgeeks.org Если у модели слишком много параметров по сравнению с размером тренировочного набора, она может запомнить все особенности данных, вместо того чтобы выявить общие закономерности. blog.skillfactory.ru
• Недостаточный размер тренировочного набора. blog.skillfactory.ru Если данных для обучения мало, модель может «подстроиться» под конкретные примеры, не улавливая общую картину. blog.skillfactory.ru
• Наличие шума в данных. blog.skillfactory.ru www.decosystems.ru Шум — это случайные или нерелевантные данные, которые могут ввести модель в заблуждение и привести к переобучению. blog.skillfactory.ru
• Длительное обучение. blog.skillfactory.ru Если модель обучается слишком долго, она может начать «запоминать» шум и особенности тренировочных данных. blog.skillfactory.ru

Чтобы избежать переобучения, можно использовать, например, регуляризацию, увеличение объёма данных, прореживание (Dropout), кросс-валидацию или раннюю остановку обучения. blog.skillfactory.ru www.decosystems.ru