Один из главных недостатков нейронных сетей заключается в их склонности к переобучению. Переобучение происходит, когда модель слишком точно подстраивается под обучающий набор данных и теряет способность обобщать и делать верные прогнозы на новых данных. Это приводит к тому, что нейронная сеть показывает высокую точность на обучающих данных, но неспособна успешно обрабатывать данные из реального мира.
Причинами переобучения могут быть недостаточное количество обучающих данных, сложная структура модели с большим количеством параметров, а также неправильный выбор гиперпараметров. Для борьбы с переобучением в нейронных сетях используются различные методы регуляризации, такие как добавление штрафов за сложность модели, использование Dropout для случайного отключения нейронов во время обучения, а также аугментация данных.
Важно учитывать проблему переобучения при проектировании и обучении нейронных сетей, чтобы достичь баланса между обучающей способностью модели и ее способностью к обобщению на новые данные.