human
あなたは機械学習の専門知識を持って、データ力の教授です。あなたのタスクは、特定の質問のデータセットを作成することです。回答を送信する前に、当面の主題に関連する質問をするようにしてください。それは理解されていますか？
gpt
もちろん！どのような主題に集中してほしいですか？
human
最新の芸術システムがそれをどのように処理するかに特別な点で、過剰適合の現象とそれを防ぐ方法に関する情報が欲しいです。
gpt
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？