Переобучение искусственной нейронной сети (ИНС) - это явление, когда модель обучается на тренировочном наборе данных до такой степени, что начинает точно запоминать их особенности, вместо того чтобы обобщать общие закономерности. Это приводит к тому, что модель хорошо справляется с данными, на которых она обучалась, но плохо обобщает на новые данные.
Основными характеристиками переобучения искусственной нейронной сети являются:
1. Высокая точность на обучающем наборе данных и низкая точность на тестовом наборе данных. Инс переобучается, когда она начинает выдавать очень высокие оценки на данных, на которых она обучалась, но показывает плохие результаты на новых данных.
2. Оверфиттинг. Искусственная нейронная сеть начинает слишком подстраиваться под тренировочные данные, улавливая даже шумовые закономерности. Это приводит к тому, что модель становится ненадежной при прогнозировании на новых данных.
3. Большое количество параметров модели. Чем больше параметров у модели, тем больше возможностей для переобучения. Важно находить баланс между сложностью модели и способностью обобщать на новые данные.
Для борьбы с переобучением искусственной нейронной сети существует несколько методов, таких как регуляризация, увеличение объема тренировочных данных, применение dropout и early stopping. Кроме того, важно правильно настраивать параметры модели и следить за процессом обучения, чтобы избежать переобучения и получить более устойчивую и эффективную модель.