În contextul inteligenței artificiale, definiți suprasolicitarea și modul în care aceasta poate fi atenuată în timpul procesului de formare a modelului.
Suprapunerea are loc atunci când un model de învățare programată învață să funcționeze prea bine pe datele de instruire, dar are performanțe slabe pe datele nevăzute anterior (test). Acest lucru este adesea atribuit modelului de captare a zgomotului sau modelelor irelevante ale datelor de formare, ceea ce duce la o lipsă de generalizare a noilor date. Pentru a atenua suprasolicitarea, pot fi utilizate diverse tehnici: 1) Regularizarea, care adaugă un termen de penalizare funcției de pierdere pentru a preveni complexitatea modelului; 2) Validarea încrucișată, care implică instruirea și validarea modelului utilizând diferite diviziuni de date de instruire și validare; 3) Oprirea timpurie, care oprește procesul de formare odată ce performanța modelului pe datele de validare nu se îmbunătățește; și 4) Reducerea complexității modelului, cum ar fi limitarea adâncimii unui arbore de decizie sau a numărului de straturi ascunse într-o rețea neurală.