Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Почему глубокие нейросети могут переобучаться, даже если количество данных огромное

🔹 Избыточная параметризация — современные нейросети содержат миллионы (или даже миллиарды) параметров, что позволяет им запоминать данные вместо обобщения.

🔹 Коррелированные признаки — если данные содержат мало информативных или избыточных признаков, модель может подстроиться под шум, а не выделить полезные закономерности.

🔹 Смещение в данных — если тренировочные данные недостаточно разнообразны или не представляют реальный мир, сеть может слишком хорошо подстроиться под них, но плохо работать на новых примерах.

🔹 Отсутствие регуляризации — методы вроде L1/L2-регуляризации, dropout и batch normalization помогают бороться с переобучением, но если они не используются, сеть может переобучиться даже на больших данных.

www.tg-me.com/us/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/820

1.0K viewsFeb 6 at 18:03

Почему глубокие нейросети могут переобучаться, даже если количество данных огромное

🔹 Избыточная параметризация — современные нейросети содержат миллионы (или даже миллиарды) параметров, что позволяет им запоминать данные вместо обобщения.

🔹 Коррелированные признаки — если данные содержат мало информативных или избыточных признаков, модель может подстроиться под шум, а не выделить полезные закономерности.

🔹 Смещение в данных — если тренировочные данные недостаточно разнообразны или не представляют реальный мир, сеть может слишком хорошо подстроиться под них, но плохо работать на новых примерах.

🔹 Отсутствие регуляризации — методы вроде L1/L2-регуляризации, dropout и batch normalization помогают бороться с переобучением, но если они не используются, сеть может переобучиться даже на больших данных.

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований