Переобучение нейронной сети - это явление, когда модель обучается на тренировочных данных настолько хорошо, что начинает "запоминать" их вместо того, чтобы обобщать общие закономерности. Это приводит к тому, что модель показывает отличные результаты на тренировочных данных, но плохо справляется с новыми, незнакомыми данными.
Переобучение может возникать из-за слишком сложной модели, недостаточного количества тренировочных данных, неправильного выбора гиперпараметров или из-за наличия шума в данных. Это проблема, с которой сталкиваются многие исследователи и разработчики в области машинного обучения.
Для того чтобы избежать переобучения нейронной сети, можно использовать различные методы регуляризации, такие как Dropout, L1 и L2 регуляризация, early stopping, а также аугментацию данных. Также важно правильно подготовить данные, разделить их на тренировочную и тестовую выборки, а также провести кросс-валидацию.
В итоге, понимание и предотвращение переобучения является важным аспектом в обучении нейронных сетей, чтобы модель корректно обобщала данные и показывала хорошие результаты на новых, реальных данных.