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. www.decosystems.ru

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

Некоторые причины переобучения:

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