モデルがトレーニングデータを「記憶」しているときに、モデルが時期にぴったりであることを知ることができます。オーバーフィットモデルの症状は、トレーニングデータで優れているが、これまで見たことのないデータでうまく機能できない場合です。
You would be able to tell when a model is overfit when it is has 'memorized' the training data. A symptom of an overfit model is if it performs great on the training data but cannot perform well on data that it has never seen before.