لو سمحت أعطيني التداعيات المحتملة للتجاوز الموصوفة في النص التالي
Context:عواقب  النتيجة الأكثر وضوحاً من الإفراط في التركيب هي ضعف الأداء في مجموعة بيانات التحقق من الصحة. العواقب السلبية التانية بتشمل:  الوظيفة المكثفة من المحتمل إنها تطلب معلومات أكثر عن كل بند في مجموعة بيانات التحقق من الصحة من الوظيفة المثلى؛ جمع هذه البيانات الإضافية غير الضرورية يمكن أن يكون مكلف أو عرضة للخطأ، خاصة إذا كان يجب جمع كل قطعة من المعلومات عن طريق الملاحظة البشرية وإدخال البيانات اليدوي.  وظيفة أكثر تعقيدًا وأكثر تعقيدًا من المرجح تكون أقل قابلية للنقل من وظيفة بسيطة. في واحد من الطرفين، الانحدار الخطي المتغير الواحد قابل للتحمل لدرجة أنه، إذا لزم الأمر، ممكن حتى ينجز باليد. في الطرف الآخر، هناك نماذج ممكن تكرارها بس عن طريق تكرار كامل الإعداد الأصلي لمصمم النماذج بدقة، مما يجعل إعادة الاستخدام أو التكرار العلمي صعب.  ممكن يكون من الممكن إعادة بناء تفاصيل حالات التدريب الفردية من مجموعة التدريب لنموذج التعلم الآلي المجهز. هاد ممكن يكون غير مرغوب فيه، على سبيل المثال، اذا كانت بيانات التدريب بتتضمن معلومات شخصية حساسة. هاي الظاهرة بتقدم ايضا مشاكل في مجال الذكاء الاصطناعي وحقوق التأليف والنشر، مع تطوير بعض نماذج التعلم العميق التوليدية مثل Stable Diffusion وGitHub Copilot بتتقاضي بتهمة انتهاك حقوق التأليف والنشر لأن هذه النماذج تم اكتشافها قادرة على إعادة إنتاج بعض العناصر المحمية بحقوق التأليف والنشر من بيانات التدريب الخاصة بهم.
التداعيات المحتملة من الإفراط في التثبيت هي: - أداء ضعيف لمجموعة التحقق. -- وظيفة مزدحمة من المرجح تطلب معلومات اكتر عن كل بند في مجموعة بيانات التحقق من الصحة. الوظيفة المفرطة من المرجح تكون أقل قابلية للنقل من الوظيفة البسيطة. - ممكن يكون من الممكن اعادة بناء تفاصيل حالات التدريب الفردية من مجموعة التدريب لنموذج التعلم الآلي المجهز.