Модель глубокого обучения переобучается (хорошо работает на обучающих данных, но плохо на новых данных). Какое действие улучшит обобщение на новые данные?

Переобучение означает, что модель слишком хорошо запомнила обучающие данные, включая шум, и не может эффективно обобщать на новые, невидимые данные. Увеличение размера обучающего набора данных предоставляет модели больше разнообразных примеров, что помогает ей выучить более общие закономерности, а не специфические детали. Уменьшение количества входных признаков (выбор признаков) снижает сложность модели и вероятность того, что она будет подгоняться под шум в данных. Это помогает модели сосредоточиться на наиболее важных признаках, улучшая её способность к обобщению. Увеличение количества признаков или уменьшение размера обучающего набора данных усугубит переобучение.