إزا بتريد عطيني النتائج المحتملة من التجاوز الموصوفة بالنص التالي
Context:عواقب  النتيجة الأكتر وضوحا من الإفراط هيي ضعف الأداء في مجموعة بيانات التحقق من الصحة. من العواقب السلبية التانية:  في احتمال إن الوظيفة المفرطة بتطلب معلومات أكتر عن كل بند في مجموعة بيانات التحقق من الصحة من الوظيفة المثلى؛ جمع البيانات الإضافية الغير ضرورية ممكن تكون مكلفة أو عرضة للخطأ، خاصة إذا كان لازم جمع كل قطعة من المعلومات عن طريق الملاحظة البشرية وإدخال البيانات اليدوي.  وظيفة أكتر تعقيد ومفروضة من المرجح تكون أقل قابلية للنقل من وظيفة بسيطة. في واحد من الطرفين، رجعة خطية متغيرة واحدة كتير قابلة للتنقل، وإذا كان ضروري، ممكن حتى يتعمل باليد. في الطرف التاني، في نماذج ممكن تتكرر بس عن طريق تكرار كامل الإعداد الموديل الأصلي بدقة، واللي بيعمل إعادة الاستخدام أو التكرار العلمي صعب.  في إمكان إعادة بناء تفاصيل حالات تدريب فردية من مجموعة تدريب نموذج التعلم الآلي المزود. هيدا ممكن ما يكون من غير المرغوب فيه، مثلاً، إذا كانت بيانات التدريب بتتضمن معلومات حساسة قابلة للتحديد الشخصي (PII). هيدي الظاهرة بتفرض بردو مشاكل في مجال الذكاء الاصطناعي وحقوق التأليف والنشر، مع تطوير بعض نماذج التعلم العميق التوليدية زي Stable Diffusion وGitHub Copilot بتتقاضي بتهمة انتهاك حقوق التأليف والنشر لأن النماذج دي بتتأكد من قدرتها على إعادة إنتاج بعض العناصر المحمية بحقوق التأليف والنشر من بيانات التدريب.
النتائج المحتملة من الإفراط في التركيب هيدي: - أداء ضعيف لمجموعة التحقق. - في احتمال إن الوظيفة المفرطة بتطلب معلومات زيادة عن كل بند في مجموعة بيانات التحقق من الصحة. الوظيفة المفرطة من المرجح تكون أقل قابلية للنقل من الوظيفة البسيطة. - ممكن يكون من الممكن إعادة بناء تفاصيل حالات تدريب فردية من مجموعة تدريب نموذج التعلم الآلي المجهز.