ทำความเข้าใจกับการควบคุมมากเกินไปในการเรียนรู้ของเครื่อง

การควบคุมมากเกินไปหมายถึงสถานการณ์ที่แบบจำลองมีความแม่นยำเกินไปและดักจับสัญญาณรบกวนในข้อมูล ส่งผลให้ประสิทธิภาพการทำงานโดยรวมไม่ดี กล่าวอีกนัยหนึ่ง แบบจำลองมีความเหมาะสมมากเกินไปกับข้อมูลการฝึก และไม่สามารถสรุปได้ดีกับข้อมูลที่มองไม่เห็นใหม่ๆ ในแบบจำลองที่มีการควบคุมมากเกินไป ค่าสัมประสิทธิ์ของคุณลักษณะมีขนาดใหญ่เกินไป และแบบจำลองสามารถรองรับสัญญาณรบกวนใน ข้อมูลเป๊ะๆ แต่ความแม่นยำนี้มาพร้อมกับประสิทธิภาพการทำงานทั่วไปที่ไม่ดี แบบจำลองมีความเชี่ยวชาญมากเกินไปสำหรับข้อมูลการฝึกอบรมและล้มเหลวในการจับรูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล เพื่อหลีกเลี่ยงการควบคุมมากเกินไป สิ่งสำคัญคือต้องใช้เทคนิคการทำให้เป็นมาตรฐานที่เหมาะสม เช่น การทำให้เป็นมาตรฐาน L1 หรือ L2 เพื่อลงโทษค่าสัมประสิทธิ์ขนาดใหญ่และป้องกันการพอดีมากเกินไป นอกจากนี้ เทคนิคต่างๆ เช่น การตรวจสอบความถูกต้องข้ามสามารถใช้เพื่อประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองกับข้อมูลใหม่และป้องกันการใส่ข้อมูลมากเกินไป