Overfitting
When a model memorises its training data instead of learning the pattern, and fails on anything new.
Un modello in overfitting ha imparato il rumore oltre al segnale. Ottiene punteggi brillanti sui dati che ha già visto e scarsi su quelli che non ha visto. I rimedi soliti sono più dati, meno capacità del modello, regolarizzazione e interruzione anticipata dell’addestramento quando la loss di validazione riprende a salire.
In pratica: 99% sui dati di addestramento, 62% in produzione — un caso da manuale.
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