Surapprentissage

Quand un modèle mémorise ses exemples d'entraînement au lieu d'apprendre des régularités générales, et réussit moins bien sur de nouvelles données.

C'est pourquoi on évalue les modèles sur des données inédites. Un modèle qui a vu les questions d'un benchmark pendant l'entraînement peut paraître plus fort qu'il ne l'est.

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Questions fréquentes

Que signifie Surapprentissage ?

Quand un modèle mémorise ses exemples d'entraînement au lieu d'apprendre des régularités générales, et réussit moins bien sur de nouvelles données. C'est pourquoi on évalue les modèles sur des données inédites. Un modèle qui a vu les questions d'un benchmark pendant l'entraînement peut paraître plus fort qu'il ne l'est.