Переобучение (overfitting) - это явление, когда нейронная сеть обучается на тренировочных данных слишком хорошо, и начинает "запоминать" конкретные примеры вместо того, чтобы обобщать общие закономерности. Это приводит к тому, что сеть показывает высокую точность на тренировочном наборе данных, но плохо справляется с новыми, ранее не виданными примерами.
Переобучение происходит, когда модель имеет слишком большую сложность для задачи, или когда у неё слишком мало данных для обучения. В результате сеть начинает настраиваться на шум в данных и теряет способность к обобщению.
Для предотвращения переобучения существует несколько подходов. Один из них - регуляризация, которая добавляет штраф к функции потерь за сложность модели. Другой способ - использование методов аугментации данных, которые позволяют искусственно увеличить объем тренировочных данных.
Важно следить за процессом обучения модели и мониторить её показатели на валидационном наборе данных. Если модель начинает показывать признаки переобучения, можно применить описанные выше методы или попробовать уменьшить сложность модели.