Почему важно бороться с переобучением в нейросетевых моделях?

Борьба с переобучением в нейросетевых моделях важна по нескольким причинам:

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

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