Почему важно бороться с переобучением в нейросетевых моделях?

Борьба с переобучением в нейросетевых моделях важна по нескольким причинам:

• Снижение производительности. 4 Переобучённая модель может показывать высокую точность на обучающих данных, но плохо справляется с новыми, ранее не встречавшимися примерами. 4
• Уязвимость к изменениям. 2 Прогнозы переобучённой модели могут значительно колебаться даже при небольших изменениях или шумах в данных. 2
• Ограничение применения. 1 Переобучённая модель становится негибкой: она не может быть дообучена, плохо переносит новые задачи, требует полного переобучения даже при малых изменениях. 1
• Опасность иллюзии точности. 1 Переобучённые модели могут демонстрировать высокие метрики на тестах, особенно если тестовые данные близки к обучающим. 1 Это создаёт иллюзию качества, которая особенно опасна в бизнесе и научных применениях, где ошибка может дорого стоить. 1

Таким образом, борьба с переобучением помогает создавать надёжные модели, которые хорошо подходят для различных наборов данных и сценариев реального мира, повышая предсказуемость и точность. 2