訓練されたモデルでの過剰適合を特定するために、データを列車、検証、テストに分割することが一般的です。
モデルが列車データの最適なパラメーター構成（つまり、列車の損失が低い）に退行しているが、検証データに一般化できない場合、過剰なモデルについて話すことができます。

すでに推測したかもしれないように、「一般化」という言葉が重要であり、オプティマイザーの対象となるシステムの一般化のトピックを取り巻くメソッド、論文、議論が膨大な数々あります。

ディープラーニングで使用される非常に一般的な方法の1つは正規化です。ここでは、体重の全体的な大きさが制約されているため、システムは低エントロピー状態のバランスをとる必要があります。
（警告してください、この方法はモデルの崩壊の形態にもつながる可能性があります）

別の方法は早期停止です。モデルの重みがキャッシュされ、提供されたトレーニングエポック間隔で最適な検証損失が行われるため、検証損失に大きな変化がない場合にシステムがトレーニングループを停止できます（トレーニング損失）。

さらにもう1つの非常に一般的ですが、一般的にはより不安定な方法は、敵対的なトレーニングと学生教師の構成です。ここでは、セカンダリモデル（通常は独立したトレーニングループを含む）を使用して出力を評価し、必要に応じてメインモデルに（1）偽物の例を提供します。（2）ターゲット変数以外のより多くの評価メトリックと（3）ランダムノイズよりも入力データとより一致する増強。

最後に、過剰適合（および装着）を取り巻く会話のほとんどは、特定のモデルの正しい数のパラメーターを選択することを中心に丸みを帯びています。これは、モデルが過剰に採用する傾向があり、パラメーターが少なすぎるモデルが過小にする傾向があるためです。

あなたが私にもっとテクニックと例をリストしたいなら、私に知らせてください、そうでなければ私があなたを助けることができるものはありますか？
To help you identify overfitting in trained models, it is common to divide the data into train, validation and test.
When the model has regressed to an optimal parameter configuration on the train data (i.e. low train loss) but fails to generalize to the validation data, you could speak of an overfitted model.

As you might have already guessed, the word "generalization" is the key, and there is a vast array of methods, papers and discussion surrounding the topic of generalizing knowledge for systems subject to an optimizer.

One very common method used in deep learning is normalization, where the overall magnitude of the weights is constrained so the system has to balance expressing low entropy states
(please be warned, this method can also lead to forms of model collapse)

Another method is early stopping, where a model weights are cached and the optimal validation loss is taken at a provided training epoch interval, so that the system can stop the training loop when there is no significant change in the validation loss (rather than focusing on the training loss).

Yet another very common, but generally more unstable methods are adversarial training and student teacher configurations, where a secondary model (usually including a independent training loop) is used to evaluate the outputs, and if necessary provide the main model with (1) counterfeit examples, (2) more evaluation metrics other than the target variables and (3) augmentations that are more consistent with the input data than random noise.

Lastly, most of the conversations surrounding overfitting (and underfitting) are circling around choosing the correct number of parameters for any given model, as too many parameters tend models to overfit and  too few parameters tend models to underfit.

If you wish me to list more techniques and examples, please let me know, if not is there anything else I can help you with ?