単純な言語で言えば、再訓練は、モデルがトレーニングサンプルのランダムな機能にあまりにも注意を払うモデルを教えるための失敗です（「信号ではなくノイズ」）。たとえば、モデルをトレーニングして犬と猫の写真を区別したい場合、同じ画像に長時間トレーニングをしている場合、モデルは、有意な違いを検出するのではなく、特定の写真の特徴的な特徴を覚えておくことができます。この場合、トレーニングは非常に成功しているように思われますが、モデルを新しいデータに適用しようとすると、彼女は有用なことを学んでいないことがわかります。この場合、彼らはモデルの再訓練が発生したと言います。
Говоря на простом языке, переобучение — неудачная попытка обучения модели, при которой модель уделяет слишком много внимания случайным особенностям обучающей выборки («учится не сигналу, а шуму»). Например, если вы хотите обучить модель различать фотографии собак и кошек, при длительном обучении на одних и тех же изображениях модель может вместо обнаружения существенных различий просто запомнить какие-то отличительные особенности конкретных фотографий. В этом случае будет казаться, что обучение идёт очень успешно, но при попытке применить модель к новым данным окажется, что она ничему полезному не научилась. В этом случае говорят, что произошло переобучение модели.