モデルは、トレーニングセットのデータセットに近づきすぎているため、モデルが過剰に適合しています。これは、新しい画像でジョブをうまく進めるために安倍になっていないモデルに再び再表示されます。モードのエラー率が低く、分散が高い場合、これらはモデルに過剰適合する良い信号です。これを防ぐには、残りとは異なるテスト画像の一部を脇に置いて、過剰適合のために「テスト」する必要があります。トレーニング用の画像のエラー率が低く、テスト画像のエラー率が高い場合、モデルは過度に搭載されている可能性が高くなります。これは、トレーニングを調整する必要がある場合があることを意味します！

ご質問がある場合は、尋ねることを恐れないでください！
A model is overfit it fits too closely to a training set of data, this resuts in the model not being abe to preform its job well on new images. If your mode has low error rates, and high variance, these are good signals of overfitting a model. To prevent this you should set aside a portion of testing images that are differnt from the rest to "test" for overfitting. If the images for training have a lower error rate, and the test images have a high error rate then your model is most likely overfitted. This means you might need to tailor your training!

If you have any questions do not be afraid to ask!