Почему возникает переобучение нейросети при избыточном количестве обучающих данных?

Переобучение нейросети при избыточном количестве обучающих данных возникает, когда модель начинает улавливать не только основные закономерности, но и все мельчайшие детали, аномалии и шумы. 1

В результате модель теряет способность к обобщению: она может показывать высокую точность на обучающих данных, но плохо справляться с новыми, ранее не встречавшимися примерами. 4

Некоторые причины переобучения:

• Ограниченный размер обучающей выборки. 4 Когда количество обучающих примеров недостаточно для сложности модели, нейросеть может запомнить шум и случайные изменения в данных. 4
• Сложная архитектура модели. 4 Использование избыточного числа слоёв и нейронов в нейронной сети может привести к переизбыточной параметризации модели, что увеличивает риск переобучения. 4
• Продолжительное обучение. 4 Если модель обучается слишком долго, она может начать запоминать шум в данных вместо изучения общих паттернов. 4