চতুর্থ বিষয়টি হলো ফলাফল অবাঞ্ছিত মান () এর মাত্রা। মানুষ কিংবা সেন্সরের কারণে যদি প্রত্যাশিত ফলাফল প্রায়ই ভুল হয়, তবে প্রশিক্ষণ অ্যালগরিদমটি প্রদত্ত উপাত্তগুলোর সঙ্গে যথার্থভাবে মিলে যায় এমন কোন ফাংশন খুঁজে পাবে না। ফলে উপাত্ত গুলোর সঙ্গে মানানসই (Fit) হওয়ার জন্য ফাংশন খুঁজতে গিয়ে প্রশিক্ষণ অ্যালগরিদমটি অতিমান্যতার() দিকে ধাবিত হয়। আপনার প্রশিক্ষণ মডেলের ফাংশনটি যদি ব্যাপক জটিল হয় তবে আপনি অতিমান্যতার দিকে ধাবিত হতে পারেন, এমনকি যদি কোন পরিমাপ ত্রুটি নাও হয় তবুও। এই পরিস্থিতিতে প্রত্যাশিত ফাংশনের যে অংশটি সাধারণীকরণ () করা যায় না, তা আপনার প্রশিক্ষণপ্রাপ্ত উপাত্তসমূহকে বিক্ষিপ্ত করে দেয় - যাকে বলা হয় অবাঞ্ছিত নির্ধারক()। যদি কোন একধরনের অবাঞ্ছিত মান বিদ্যমান থাকে তবে নিম্ন ভেদাঙ্ক এবং উচ্চ ধ্রুবকসমৃদ্ধ ফাংশন তুলনামূলক ভালো পারর্ফমেন্স দেয়।

বাস্তবিক ক্ষেত্রে অবাঞ্ছিত মানসমূহ প্রত্যাহার করার জন্য কিছু উপায় রয়েছে, যেমন অতিমান্যতাকে রোধ করার জন্য প্রাকসমাপ্তি() এর পাশাপাশি অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণ এবং প্রশিক্ষণ চলাকালীন অবাঞ্ছিত প্রশিক্ষণ উপাত্ত অপসারণ। 

গাঠনিক ঝুঁকি হ্রাসকরণ
ফলাফলে অবাঞ্ছিত মান
অন্যান্য প্রয়োজনীয় বিবেচ্য বিষয়
গঠনমূলক প্রশিক্ষণ