Qu'est-ce que Surapprentissage?

Dans quelle mesure un modèle fonctionne-t-il sur de nouvelles données invisibles en dehors de l'ensemble d'entraînement.

Lorsque des exemples de tests de référence ou des variantes proches sont présents dans les données d'entraînement, cela gonfle les performances déclarées.

Des approches de formation qui permettent à un modèle de continuer à apprendre de nouvelles données sans oublier les connaissances antérieures.

Techniques qui créent des exemples de formation modifiés pour améliorer la généralisation du modèle.

Formation continue sur des données spécifiques au domaine pour adapter un modèle pré-entraîné à une tâche spécifique.

Le dernier moment reflété dans les données d’entraînement d’un modèle.