請給我下面文字中描述的過<unk>的潛在影響
Context:後果  過度安裝的最明顯的後果是驗證資料集的效能差. 其他負面影響包括:  一個過度配置的函式可能會要求驗證資料集中的每個專案的資訊比最佳函式要多;收集這些額外的不必要資料可能是昂貴的或容易發生錯誤的,特別是如果每個單獨的資訊必須通過人類觀察和手動資料輸入來收集.  一個更復雜,過度裝備的功能可能比一個簡單的功能更難便攜. 一個極端的, 一個變數線性迴歸是如此便攜, 如果有必要, 它甚至可以手工完成. 另一種極端的模型只能通過完全複製原始建模者的整個設定來複制,使得重複使用或科學複製變得困難.  可能可以從過度裝備的機器學習模型的訓練集中重建單個訓練例項的細節. 例如,如果培訓資料包括敏感的個人身份資訊 (PII),這可能是不理想的. 這種現象在人工智慧和版權領域也帶來了問題,一些生成型深度學習模型的開發者如Stable Diffusion和GitHub Copilot因版權侵權而被起訴,因為這些模型被發現能夠從其培訓資料中複製某些版權保護的專案.
過度裝配的潛在影響是: - 驗證組的效能差. - 一個過度配置的函式可能會要求驗證資料集中的每個專案的更多資訊. - 一個過度配置的功能可能比一個簡單的功能更難便攜. - 從過度裝備的機器學習模型的訓練集中重建單個訓練例項的細節可能是可能的.