Xahiş edirəm mənə aşağıdakı mətndə təsvir olunan həddindən artıq boşluq nəticələrini verin
Nəticə

Əhəmiyyətli olan ən açıq nəticəsi doğrulama məlumat bazasında zəif performansdır.Digər mənfi nəticələrə aşağıdakılar daxildir:

Overflion, optimal funksiyadan daha çox təsdiqləmə məlumat bazasında hər bir maddə haqqında daha çox məlumat tələb etmək ehtimalı var;Bu əlavə məlumatsız məlumatları toplamaq bahalı və ya səhvlərə meylli ola bilər, xüsusən hər bir fərdi məlumat parçası insan müşahidə və əl məlumatları daxilində toplanmalıdır.

Daha mürəkkəb, həddindən artıqfizli bir funksiyanın sadə birindən daha az portativ olma ehtimalı var.Bir həddindən artıq, bir dəyişkən xətti reqressiya belə portativdir ki, lazım olduqda, hətta əl ilə edilə bilər.Digər həddindən artıq ekstremal olaraq, orijinal modelyerin bütün quraşdırma, təkrar istifadə və ya elmi çoxalma çətinləşdirən orijinal modelin bütün quruluşunu dəqiqləşdirməklə təkrarlana bilən modellərdir.

Fərdi təlim nümunələrinin təfərrüatlarını həddindən artıq miqdarda öyrənmə modelinin təlim dəstindən yenidən qurmaq mümkün ola bilər.Məsələn, təlimat məlumatlarına həssas şəxsən müəyyən edilə bilən məlumat (PII) daxil olduqda bu arzuolunmaz ola bilər.Bu fenomen süni intellekt və müəllif hüquqları sahəsindəki problemləri, müəyyən bir müəllif hüquqları hüququ ilə qorunan əşyaların müəllif hüquqları pozulmasına qadir olduğu üçün Sabit Diffuziya və Github kopilotu kimi bəzi generativ dərin öyrənmə modellərinin tərtibatçıları ilə problemlər təqdim edirtəlim məlumatları.
Overfiting potensial təsirləri bunlardır:
- Doğrulama dəstinin zəif performansı.
- həddindən artıq miqdarda olan bir funksiya, qiymətləndirmə məlumat bazasında hər bir maddə haqqında daha çox məlumat tələb etmək ehtimalı var.
- həddindən artıqfikli bir funksiyanın sadə birindən daha az portativ olma ehtimalı var.
- Ödənişli bir maşın öyrənmə modelinin təlim dəstindən fərdi təlim nümunələrinin təfərrüatlarını yenidən qurmaq mümkün ola bilər.