Говоря на простом языке, переобучение — неудачная попытка обучения модели, при которой модель уделяет слишком много внимания случайным особенностям обучающей выборки («учится не сигналу, а шуму»). Например, если вы хотите обучить модель различать фотографии собак и кошек, при длительном обучении на одних и тех же изображениях модель может вместо обнаружения существенных различий просто запомнить какие-то отличительные особенности конкретных фотографий. В этом случае будет казаться, что обучение идёт очень успешно, но при попытке применить модель к новым данным окажется, что она ничему полезному не научилась. В этом случае говорят, что произошло переобучение модели.
กล่าวง่ายๆ ก็คือ การติดตั้งมากเกินไปเป็นความพยายามที่ไม่ประสบผลสำเร็จในการฝึกแบบจำลอง โดยที่แบบจำลองให้ความสำคัญกับคุณลักษณะแบบสุ่มของชุดการฝึกมากเกินไป (“การเรียนรู้ไม่ใช่สัญญาณ แต่เป็นสัญญาณรบกวน”) ตัวอย่างเช่น หากคุณต้องการฝึกโมเดลให้แยกความแตกต่างระหว่างภาพถ่ายสุนัขและแมว การฝึกโดยใช้ภาพเดียวกันเป็นระยะเวลานาน แทนที่จะตรวจจับความแตกต่างที่มีนัยสำคัญ โมเดลอาจเพียงแค่จดจำลักษณะเฉพาะบางประการของภาพถ่ายที่เฉพาะเจาะจง ในกรณีนี้ ดูเหมือนว่าการฝึกอบรมเป็นไปด้วยดี แต่เมื่อคุณพยายามใช้โมเดลกับข้อมูลใหม่ ปรากฎว่าไม่ได้เรียนรู้อะไรที่เป็นประโยชน์เลย ในกรณีนี้ พวกเขาบอกว่าแบบจำลองได้รับการฝึกอบรมใหม่แล้ว
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence