لو سمحت اعطيني التداعيات المحتملة للتجاوز الموصوفة في النص التالي
Context:عواقب  النتيجة الأكثر وضوحاً من الإفراط في التركيب هي ضعف الأداء في مجموعة بيانات التحقق. عواقب سلبية اخرى تشمل:  الوظيفة المفرطة من المرجح أن تطلب معلومات أكثر عن كل عنصر في مجموعة بيانات التحقق من الصحة من الوظيفة المثلى؛ جمع هذه البيانات الإضافية غير الضرورية يمكن أن يكون مكلفًا أو عرضة للأخطاء، خاصة إذا كان يجب جمع كل قطعة فردية من المعلومات عن طريق الملاحظة البشرية وإدخال البيانات اليدوي.  وظيفة أكثر تعقيداً ومفروضة على الأرجح ستكون أقل قابلية للنقل من وظيفة بسيطة. في أحد الطرفين، الانحدار الخطي ذي المتغير الواحد قابل للتحمل لدرجة أنه، إذا لزم الأمر، يمكن القيام به يدويًا. في الطرف الآخر، هناك نماذج لا يمكن إعادة إنتاجها إلا عن طريق تكرار الإعداد الكامل للمصمم الأصلي تمامًا، مما يجعل إعادة الاستخدام أو إعادة الإنتاج العلمي صعبًا.  يمكن إعادة بناء تفاصيل حالات التدريب الفردية من مجموعة تدريب نموذج التعلم الآلي المجهز. هذا ممكن يكون غير مرغوب فيه، على سبيل المثال، اذا كانت بيانات التدريب تتضمن معلومات شخصية حساسة. وهذه الظاهرة تثير ايضا مشاكل في مجال الذكاء الاصطناعي وحقوق الطبع والنشر، حيث تم مقاضاة مطوري بعض نماذج التعلم العميق التوليدية مثل Stable Diffusion و GitHub Copilot بتهمة انتهاك حقوق الطبع والنشر لأن هذه النماذج تم العثور عليها قادرة على إعادة إنتاج بعض العناصر المحمية بحقوق الطبع والنشر من بيانات التدريب الخاصة بهم.
التداعيات المحتملة للتجاوز هي: - أداء سيئ لمجموعة التحقق. وظيفة مفرطة من المرجح ان تطلب معلومات اكثر عن كل عنصر في مجموعة بيانات التحقق. الوظيفه المزوده من المحتمل ان تكون اقل قابلية للنقل من الوظيفه البسيطه - ممكن يكون من الممكن اعادة بناء تفاصيل حالات التدريب الفردية من مجموعة تدريب نموذج التعلم الآلي المجهز.