Pochopení nadměrné kontroly ve strojovém učení

Overcontrolled označuje situaci, kdy je model příliš přesný a zachycuje šum v datech, což má za následek špatný výkon zobecnění. Jinými slovy, model se příliš přizpůsobuje trénovacím datům a nezobecňuje dobře na nová, neviditelná data. data přesně, ale tato přesnost přichází za cenu špatného výkonu zobecnění. Model se stává příliš specializovaným na trénovací data a nedokáže zachytit základní vzorce v datech.……Abyste se vyhnuli nadměrné kontrole, je důležité použít vhodné regularizační techniky, jako je regularizace L1 nebo L2, aby se penalizovaly velké koeficienty a zabránilo se nadměrnému přizpůsobení. Kromě toho lze techniky, jako je křížová validace, použít k vyhodnocení výkonu modelu na nových datech a zabránit nadměrnému přizpůsobení.