機械学習モデルの過剰適合は、以下を含むいくつかのものによって引き起こされる可能性があります。

1.あまりにも多くのパラメーター - モデルが必要以上に多くのパラメーターを持っている場合、一般化可能な原則を学習する代わりにトレーニングデータを「記憶」するだけで、割り当てられたタスクを「チート」することを学ぶかもしれません。
2.データが少なすぎる - データセットが小さく、まばらであるか、特に低電位が低い場合、モデルがそれに過釣りに簡単になるかもしれません。トレーニングセットにデータを追加し、データ増強を使用すると、これを相殺することができます。
3.正規化の欠如 - ドロップアウトなどの技術は、モデルがデータを記憶する代わりに一般原則を学ぶのに役立ちます。常に銀の弾丸ではありませんが、人気のあるモデルの正規化手法をトレーニング連隊に統合することを実験する価値があります。
Overfitting in machine learning models can be caused by several things, including:

1. Too many parameters—if your model has many more parameters than it needs, it may learn to "cheat" its assigned task by simply "memorizing" the training data instead of learning generalizable principles.
2. Too little data—if your dataset is small, sparse, or particularly low-variance, it may be easier for your model to overfit to it. Adding more data to your training set and using data augmentation can help offset this.
3. Lack of regularization—techniques such as Dropout can help models learn general principles instead of memorizing data. While not always a silver bullet, it may be worth experimenting with integrating popular model regularization techniques into your training regiment.