Одним из основных недостатков нейронных сетей с обратной связью является их склонность к переобучению. Под переобучением понимается ситуация, когда модель настолько точно подстраивается под обучающие данные, что начинает "запоминать" их, вместо того чтобы обобщать и применять полученные знания на новых данных. Это приводит к снижению обобщающей способности модели и, соответственно, ухудшению ее предсказательной точности на независимых тестовых данных.
Причинами переобучения в нейронных сетях с обратной связью могут быть как большое количество параметров модели и избыточная сложность архитектуры, так и недостаточное количество данных для обучения. Кроме того, некорректный выбор параметров обучения, таких как learning rate и regularization, также может способствовать возникновению переобучения.
Для борьбы с переобучением в нейронных сетях с обратной связью применяются различные методы регуляризации, а также техники early stopping, drop out и ансамблирования моделей. Важно также следить за качеством данных, на которых проводится обучение, и контролировать процесс обучения, чтобы избежать переобучения и обеспечить лучшую обобщающую способность модели.