Переобучение в нейронных сетях - это явление, при котором модель слишком хорошо запоминает обучающий набор данных, в результате чего она теряет способность обобщать и делать точные прогнозы на новых данных. Это происходит в случае, если модель слишком сложная или обучается на слишком большом количестве данных, что может привести к тому, что она начнет "сверх-подгоняться" под обучающие данные и перестанет видеть общие закономерности.
Переобучение можно распознать по тому, что модель будет давать очень хорошие результаты на обучающем наборе данных, но при этом ее точность на тестовых данных будет низкой. Это означает, что модель не смогла обобщить свои знания и научиться предсказывать правильно на новых данных.
Чтобы избежать переобучения в нейронных сетях, можно использовать различные методы регуляризации, такие как отбор признаков, регуляризация весов, дропаут и т.д. Также важно контролировать сложность модели и количество данных, на которых она обучается.
В целом, переобучение - это нежелательное явление при обучении нейронных сетей, которое нужно уметь распознавать и предотвращать, чтобы модель была точной и способной обобщать на новые данные.