Переобучение искусственной нейронной сети, называемой ИНС, является одной из основных проблем в области машинного обучения. Это процесс, при котором нейронная сеть показывает хорошие результаты на обучающем наборе данных, но плохо справляется с новыми, ранее не виденными данными.
Основные характеристики переобучения ИНС:
1. Недостаточное количество данных: если нейронная сеть обучается на небольшом объеме данных, она может запомнить их и не сможет обобщить знания на новые примеры.
2. Слишком большая сложность модели: если модель нейронной сети слишком сложна, она может начать "запоминать" обучающие данные вместо того, чтобы извлекать из них общие закономерности.
3. Неправильная регуляризация: отсутствие методов регуляризации, таких как регуляризация L1 или L2, может привести к переобучению модели.
4. Неправильный выбор гиперпараметров: некорректное подбор гиперпараметров нейронной сети, таких как скорость обучения или количество эпох, также может способствовать переобучению.
Для предотвращения переобучения нейронных сетей существует несколько методов, таких как кросс-валидация, регуляризация, отсечение и дропаут. Кроме того, важно иметь достаточное количество данных для обучения модели, чтобы она могла обобщать знания на новые данные.