Переобучение нейронной сети - это явление, когда модель обучается на тренировочном наборе данных слишком интенсивно и адаптируется к нему настолько сильно, что теряет способность обобщать знания на новые, ранее не виденные данные. Это означает, что нейронная сеть начинает вырабатывать сложные зависимости и шаблоны, которые работают только на тренировочных данных, но не могут быть применены на других данных.
Одним из примеров переобучения может быть ситуация, когда нейронная сеть обучается на изображениях автомобилей, размещенных на одном и том же фоне, и начинает "запоминать" этот фон вместо выделения важных характеристик автомобилей. Когда на вход подаются изображения автомобилей на другом фоне, модель может дать неверный результат из-за переобучения.
Чтобы избежать переобучения нейронной сети, необходимо применять такие методы, как регуляризация, исключение лишних признаков, аугментация данных, а также использование валидационного набора данных для мониторинга качества модели на новых данных.
В целом, переобучение представляет собой серьезную проблему в обучении нейронных сетей, поэтому необходимо тщательно отслеживать и контролировать процесс обучения, чтобы обеспечить хорошую обобщающую способность модели.