Проблема, являющаяся недостатком систем основанных на нейронных сетях, обычно называется проблемой переобучения. Переобучение возникает, когда модель слишком хорошо изучает обучающий набор данных, включая шум и случайные выборки, что приводит к тому, что модель не может обобщить результаты на новые данные. Это означает, что модель становится слишком чувствительной к обучающим данным и теряет способность к прогнозированию на новых данных.
Для предотвращения проблемы переобучения в системах на основе нейронных сетей используются различные методы регуляризации, такие как добавление штрафа за сложность модели к функции потерь, использование методов отбора признаков, а также разделение обучающих данных на обучающий и тестовый наборы для оценки производительности модели на новых данных. Такие подходы помогают предотвратить переобучение и улучшить обобщающую способность модели.