Производитель имеет 8 классов дефектов и предоставил около 100 000 изображений для каждого класса. Во время обучения модель достигает 90% точности на тренировочных данных, но только 80% точности на валидационных данных, в то время как производительность на уровне человека составляет около 90%. Что следует исследовать для устранения этого разрыва?

Разрыв между высокой точностью на тренировочных данных (90%) и низкой на валидационных данных (80%) при производительности человека в 90% указывает на переобучение (overfitting). Модель слишком хорошо запомнила тренировочные данные, но плохо обобщает на новые, невидимые данные. Регуляризация (например, L1, L2, Dropout) помогает предотвратить переобучение, штрафуя сложные модели и заставляя их учиться более общим признакам. Обучение дольше, скорее всего, усугубит переобучение. Увеличение емкости сети также может усилить переобучение, так как большая модель имеет больше параметров для запоминания тренировочных данных. Смена оптимизатора вряд ли решит проблему переобучения напрямую, хотя может повлиять на скорость сходимости.